FileInputFormat

MapReduce框架要处理数据的文件类型 FileInputFormat这个类决定。

TextInputFormat是框架默认的文件类型，可以处理Text文件类型，如果你要处理的文件类型不是Text,

譬如说是Xml或DB，你就需要自己实现或用库中已有的类型。

FileInputFormat的主要方法之一getSplits完成的功能是获取job要处理的路径文件所在的block信息。

数据结构:FileInputSplit 存储了文件的位置信息，如Host，所属文件信息，开始offset,还有长度信息。

public class FileSplit extends InputSplit implements Writable {
  private Path file;
  private long start;
  private long length;
  private String[] hosts;
  private SplitLocationInfo[] hostInfos;
…
}

方法介绍：

blockSize:块大小

minSize:最小分片大小，由参数mapred.min.split.size设置，默认为1

maxSize:最大分片大小，由参数mapred.max.split.size设置，默认Long.MAX-VALUE

计算splitsize的方法：Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blockSize)

FileInputFormat的另一个重要方法是CreateRecordReader.在这个方法里面会用到前面方法所获取到的InpustSplit.这个RecordReader会用来去读取数据，传递给maptask去执行处理。

当InputSplit尺寸大于block并且其对应的所有block（包含副本）不在同一个节点上时，Map Task不可能完全实现数据的本地化，

也就是说，总有一部分数据需要从远程节点上读取，因此得出，当使用基于FileInputFormat实现InputFormat时，为了提高数据本地性，应该尽量使InputSplit大小与block大小一致。

因为不同的文件，在上传的时候可以具体指定blocksize,若不指定则使用系统默认的blocksize,所以在代码中它使用的是file.getblocksize().

若文件的blocksize是32M，我们的文件是70M，而且文件是可以切分的，则系统是如何分片的呢？（根据源代码进行分析）

如果我们的minsize=1,maxsize=128,则计算得到的splitsize=32M,每一个block一个inputsplit.

如果我们的minsize=64,maxsize=128,则计算得到的splitsize=64M, 但因为不满足70/64>1.1的情况，所以还是只会分成一个fileinputsplit,这一个inputsplit包含了两个block的信息。

试想一下，如果还拆分成两个inputsplit让两个map task去做，第二个maptask只获取一点点的数据，利用率不高。

若我们的文件是xml文件类型，不管我们的文件是多大，都只能分给一个InputSplit去处理，因为它的isSplitable＝false,xml不能切开处理，那样数据就会乱掉。

/** 
   * Generate the list of files and make them into FileSplits.
   * @param job the job context
   * @throws IOException
   */
  public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException {
    Stopwatch sw = new Stopwatch().start();
    long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));
    long maxSize = getMaxSplitSize(job);

    // generate splits
    List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();
    List<FileStatus> files = listStatus(job);
    for (FileStatus file: files) {
      Path path = file.getPath();
      long length = file.getLen();
      if (length != 0) {
        BlockLocation[] blkLocations;
        if (file instanceof LocatedFileStatus) {
          blkLocations = ((LocatedFileStatus) file).getBlockLocations();
        } else {
          FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration());
          blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);
        }
        if (isSplitable(job, path)) {
          long blockSize = file.getBlockSize();
          long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);

          long bytesRemaining = length;
          while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
            int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
            splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,
                        blkLocations[blkIndex].getHosts(),
                        blkLocations[blkIndex].getCachedHosts()));
            bytesRemaining -= splitSize;
          }

          if (bytesRemaining != 0) {
            int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
            splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining,
                       blkLocations[blkIndex].getHosts(),
                       blkLocations[blkIndex].getCachedHosts()));
          }
        } else { // not splitable
          splits.add(makeSplit(path, 0, length, blkLocations[0].getHosts(),
                      blkLocations[0].getCachedHosts()));
        }
      } else { 
        //Create empty hosts array for zero length files
        splits.add(makeSplit(path, 0, length, new String[0]));
      }
    }
    // Save the number of input files for metrics/loadgen
    job.getConfiguration().setLong(NUM_INPUT_FILES, files.size());
    sw.stop();
    if (LOG.isDebugEnabled()) {
      LOG.debug("Total # of splits generated by getSplits: " + splits.size()
          + ", TimeTaken: " + sw.elapsedMillis());
    }
    return splits;
  }