MapReduce框架在执行时，先使用InputFormat模块做Map的预处理，比如验证输入的格式是否符合输入的定义；然后，将输入文件划分为逻辑上的多个InputSplit，InputSplit是MapReduce对文件进行处理和运算的输入单位，只是一个逻辑概念，每个InputSplit并没有对文件进行实际的切割，只是记录了要处理的数据的位置和长度。
因为InputSplit是逻辑切分而非物理切分，所以还需要通过RecordReader（RR）根据InputSplit中的信息来处理InputSplit中的具体记录，加载数据并转换为适合Map任务读取的键值对，输入给下一阶段的Map任务。
为了清晰地了解一个split和block已经文件大小之间的关系，图示如下：
minSize = 1
maxSize = 2的63次方减1
blockSize=一个块大小，默认为128M
Math.min(maxSize , blockSize )=128*1024
Math.max( 1,128*1024)=128*1024
所以默认情况下一个块就是一个split就是一个map,这样做的好处是在执行map的时候不需要讲数据拷贝到map端，因为有的数据可能没有在map端需要进行拷贝。
由上面三个参数就可以计算出分片大小了，也能得到如下结论：
Split与block的对应关系可能是多对一，默认是一对一
在mapreduce的FileInputFormat类中的getSplits() 方法对文件进行split，算法如下：
Math.max(minSize,Math.min(maxSize, blockSize))，其中maxSize是取得longValueMax的值
1.如果blockSize小于maxSize && blockSize 大于 minSize之间，那么split就是blockSize（一对一）；
2.如果blockSize小于maxSize && blockSize 小于 minSize之间，那么split就是minSize；(一对多) ；
3.如果blockSize大于maxSize && maxSize 大于 minSize之间，那么split就是maxSize（多对一）；
4.如果blockSize大于maxSize && maxSize 小于 minSize之间，那么split就是maxSize（不存在这种关系）。
在优化过程中，若想调整split大小控制map task的数量，原则如下：
文件大小不变，minsize大小默认，增加map task数量，减小maxSize，则split减小
文件大小不变，maxSize大小默认，减小map task数量，增大minSize，则split增大
注意：split大小如何调整，split只能是一个文件的分片，不能让多个小文件“划入”一个split中