解读：标准输入/输出格式

输入格式类InputFormat

用于描述MR作业的输入规范，主要功能：输入规范检查（比如输入文件目录的检查）、对数据文件进行输入切分和从输入分块中将数据记录逐一读取出来、并转化为Map输入的键值对。

• getSplits()方法返回List<InputSplit>集合，作用是将输入文件在逻辑上划分为多个输入分片，每个分片的数据存放在List集合中。
• createRecordReader()方法返回一个RecordReader对象，该对象用来将InputSplit解析成若干个key/value对。MR框架在Map Task执行过程中，会不断调用RecordReader对象中的方法，迭代获取key/value对并交给map()函数处理。【此方法在更为具体的子类中实现，如TextInputFormat】

FileInputFormat类

主要功能是为子类提供统一的getSplits()方法实现。其中最核心的两个算法是：

1).文件切分算法. 主要用于确定InputSplit的个数以及每个InputSplit对应的数据段。FileInputFormat以文件为单位切分生成各个InputSplit，对于每个文件，由三个属性值确定其对应的InputSplit的个数。详见Job流程：决定map个数的因素

2).host选择算法. 待InputSplit切分方案确定后，下一步确定每个InputSplit的元数据信息。这通常由四部分组成：<file,start,length,hosts>，分别表示InputSplit所在的文件、起始位置、字节长度以及所在的host(节点)列表。其中，前三项很容易确定，难点在于host列表的选择方法。

　　虽然InputSplit对应的block可能位于多个节点上，但考虑到任务调度的效率，通常不会把所有节点加到InputSplit的host列表中，而是选择包含该InputSplit数据总量最大的前几个节点(默认是10个，多余的过滤掉)，以作为任务调度时判断任务是否具有本地性的主要凭证。为此，FileInputFormat设计了一个简单有效的启发式算法：

1. 按照rack包含的数据量对rack进行排序
2. 在rack内部按照每个node包含的数据量对node排序
3. 取前N个node的host作为InputSplit的host列表，这里的N为block副本数

例子：某个Hadoop集群的网络拓扑图如图所示，HDFS中block副本数为3，某个InputSplit包含3个block，大小依次是100、150和75，很容易计算，4个rack包含的(该InputSplit的)数据量分别是175、250、150和75。rack2中的node3和node4，rack1中的node1将被添加到该InputSplit的host列表中。

host选择算法过程：对4个rock包含(该InputSplit的)数据量的大小进行排序：rock2 > rock1 > rock3 > rock4，所以选择 rock2 中node3和node4的file1和file2，rack1中node1的file3加载到该InputSplit的host列表中。

　　从以上host选择算法可知，当InputSplit尺寸大于block尺寸时Map Task并不能实现完全数据本地性，也就是说，总有一部分数据需要从远程节点上读取，因而可以得出以下结论~：

当使用基于FileInputFormat实现InputFormat时，为了提高Map Task的数据本地性，应尽量使InputSplit大小与block大小相同。

TextInputFormat类

TextInputFormat继承自FileInputFormat类，间接继承自InputFormat类。TextInputFormat类中包含两个方法：

• isSplitable()作用是判断文件是否可以被切分成输入片
• createRecordReader()作用是读取文件的内容，返回一个LineRecordReader类的对象

LineRecordReader类中有一个initialize()方法，它用于对InputSplit进行初始化。类中的其他方法则是将其解析成一个个键值对输出。

输出格式化类OutPutFormat

OutputFormat是一个抽象类，主要用于描述输出数据的格式，将用户提供的key/value对写入特定格式的文件中。

• getRecordWriter()方法返回一个RecordWriter类对象。该类中的write()方法接收一个key/value对，并将之写入文件。在Task执行过程中，MapReduce框架会将map()或者reduce()函数产生的结果传入write()方法。
• checkOutputSpecs()方法在用户作业被提交到RM之前，由JobClient自动调用，以检查输出目录是否合法。
• getOutputCommitter()方法返回一个OutputCommitter类的对象。该类是输出MR结果的提交器。

TextOutputFormat

FileOutputFormat类也是一个抽象类，具体的实现类在于TextOutputFormat类，其中包含一个LineRecordWriter的静态内部类，该类负责输出一行MR结果。

• 第 48 行可以看出文本输出的时候使用 UTF-8 编码
• 第 52 行表示换分行的符号是“ ”
• 第 71 行的构造方法可以看出，输出键值对的默认分隔符是制表符“ ”.通过代码conf.set("mapreduce.output.textoutputformat.separator", "******");自定义输出的分隔符。