MapReduce编程模型1 —— InputFormat简介

概述

InputFormat描述了MapReduce Job的输入规范。

Map-Reduce框架依赖作业的InputFormat完成如下工作：

1.验证作业的输入规范；

2.将输入文件拆分为逻辑 InputSplits，然后将每一个分片分配给一个独立的 Mapper；

3.提供 RecordReader 的实现，用于从逻辑 InputSplit 中收集输入记录，供 Mapper 处理。

基于文件的 InputFormats (通常是 FileInputFormat 的子类)的默认行为是根据输入文件的总大小(以字节为单位)将输入拆分为逻辑InputSplits。但是，输入文件的 FileSystem 块大小被视为InputSplits 的上限。可以通过 mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize。设置分片大小的下限。

显然，基于输入大小的逻辑拆分对于许多应用程序来说是不够的，因为需要考虑记录边界。在这种情况下，应用程序还必须实现一个RecordReader，它负责处理记录边界（ record-boundaries），并将面向记录的逻辑 InputSplit 视图提交给单个任务。

InputSplit

从上面的描述可知，InputFormat 的主要工作就是将输入数据分割为一个个的 InputSplit。InputSplit是一个抽象类，其定义如下：

public abstract class InputSplit {

  public abstract long getLength() throws IOException, InterruptedException;

  public abstract 
    String[] getLocations() throws IOException, InterruptedException;
  
  @Evolving
  public SplitLocationInfo[] getLocationInfo() throws IOException {
    return null;
  }
}

抽象类 InputSplit 有三个方法，getLength 用以获取 InputSplit 的大小，这样 InputSplit 就可以按照大小进行排序。getLocations 用以获取存储分片的节点列表，而 getLocationInfo 用以获取关于InputSplit存储的节点以及其是如何在每个位置存储的相关信息。

InputFormat

了解了 InputSplit 的基本构造，我们来看看 InputFormat 的定义，如下：

public abstract class InputFormat<K, V> {
  public abstract 
    List<InputSplit> getSplits(JobContext context
                               ) throws IOException, InterruptedException;
  
  public abstract 
    RecordReader<K,V> createRecordReader(InputSplit split,
                                         TaskAttemptContext context
                                        ) throws IOException, 
                                                 InterruptedException;

}

抽象类 InputFormat 有两个方法，getSplits 用以获取将输入文件进行split后的分片列表。注意，这里所谓的分片只是逻辑的，输入文件并不会被物理的拆分。比如一个分片可能是由 <input-file-path,start,offset> 这样的tuple构成。InputFormat 将会创建RecordReader来读取分片。createRecordReader 方法，顾名思义，就是用来创建 RecordReader 的。

InputFormat 有很多的实现类，下面是InputFormat类继承结构图，其中最常用的是 FileInputFormat及其子类(TextInputFormat、SequenceFileInputFormat)

参考：

http://hadoop.apache.org/docs/stable/api/org/apache/hadoop/mapred/InputFormat.html

https://blog.csdn.net/diyibeichaaixiaoyu/article/details/25043445

https://blog.csdn.net/posa88/article/details/7897963