第一步：
1.当输入文件超过mapred.max.split.size大小时，以Math.max(minSize,Math,min(maxSize,blockSize))为单位（以他的倍数）切分成不大于mapred.max.split.size大小的split分片。其余的生成碎片文件如果大于nodeSize就生成split，否则待处理
2.当输入文件小于mapred.min.split.size大小时，进行合并文件生产split分片，但是合并的当前文件要小于maxSize。其余的生成碎片文件如果大于nodeSize就生成split，否则待处理
第二步：
1.合并同一个节点的碎片，合成条件满足不小于nodeSize（mapred.min.split.size.per.node）
2.合并同一个机架的碎片，合成条件满足不小于rackSize（mapred.min.split.size.per.rack）
3.合并不同机架的碎片，合成条件只要长度超过mapred.max.split.size就合并成一个split, 剩下的碎片无论长度, 合并成一个split
备注：如果设置mapred.combine.input.format.local.only=false时，在切分完之后，发现split小于maxSize时，就进行合并，并且是挂节点和挂机架的合并，这个要慎用
**例题1：**输入目录下五个文件,rack1下三个文件,长度为2050,1499,10, rack2下两个文件,长度为1010,80. 另外blockSize为500.
mapred.max.split.size=1000
mapred.min.split.size.per.node=300
mapred.min.split.size.per.rack=100
第一步：
rack1 split：1000 1000 1000 499 碎片：50 10
rack2 split: 1000 碎片：10 80
第二步：
rack1 split：1000 1000 1000 499 碎片：50+10
rack2 split: 1000 碎片：10+80
第三步：
rack1 split：1000 1000 1000 499
rack2 split: 1000
碎片（50+10）+（10+80）=150
以上例题是理想情况下，一般的话可能出现同一个文件在不同节点上出现，所以我们通过这种方式是计算的大概。
所以：
以上例题是理想情况下，一般的话可能出现同一个文件在不同节点上出现，所以我们通过这种方式是计算的大概。
所以：
当增加map task数量时：
要尽量拆分文件，调小maxSize（如果文件大于maxSize时，就要切分）
要避免合并文件，调小minSize（默认就行，默认大小为1，如果文件小于minSize就要合并文件，而此时文件都不具备合并条件，所以切分出的split数量就多）
当减小map task数量时：
要尽量合并文件，适量调大minSize（minSize < maxSize ,如果minSize大于文件时，就具有合并文件，需要合并多大文件还需要看maxSize的大小，当前合并的文件如果超过maxSize就不能合并了，比如文件，a=123,b=423,c=843,maxSize=500,当a,b合并后为546，在合并c时，发现已经大于500了，就不在合并了）
要避免拆分文件，调大maxSize
备注：
maxSize=mapred.max.split.size
minSize=mapred.min.split.size
nodeSize=mapred.min.split.size.per.node
rackSize=mapred.min.split.size.per.rack
设置：
#合并map的输入split文件
hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat
dfs.block.size=默认
set mapred.combine.input.format.local.only=false;
这个参数默认为true，是合并同一个节点的数据，当设置为false时，就开启跨节点和跨机架合并文件。合并的文件不大于maxSize，建议不要开启这个参数，因为这样的话会大大消耗磁盘I/O。如果有非常大量的小文件时，可以开启这个参数，比如有200个小文件，都是在10m左右，每个计算逻辑又简单，这时可以开启这个参数。