将input的文件切分为逻辑上的输入InputSplit，其实这就是

整体执行流程          如上图示，MapTask的整个处理流程分五个阶段：          ●read阶段：通过RecordReader从InputSplit分片中将数据解析成一个个key/value

MapReduce源码分析之InputSplit分析前言MapReduce的源码分析是基于Hadoop1.2.1基础上进行的代码分析。

@Public @Stable InputSplit represents the data to be processed by an individual Mapper.

slice和paritition是spark中的通用概念，表示一个原始数据块；比如使用SparkContext.parallelize方法可以把一个元素集合(不论多少元素）可以分解为多个分区(partition) Spark的partition可以是MapReduce中的input split，input split是Hadoop中的数据块的逻辑表示方式，input split可以一个或

slice和paritition是spark中的通用概念，表示一个原始数据块；比如使用SparkContext.parallelize方法可以把一个元素集合(不论多少元素）可以分解为多个分区(partition) Spark的partition可以是MapReduce中的input split，input split是Hadoop中的数据块的逻辑表示方式，input split可以一个或

这段代码理解: List<InputSplit>splits=newArrayList<InputSplit>(); for(FileStatusfile:

importorg.apache.hadoop.io.BytesWritable; importorg.apache.hadoop.io.NullWritable; importorg.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit

一：背景NLineInputFormat也是FileInputFormat的子类，它是根据行数来划分InputSplit的，而不是像TextInputFormat那样依赖分片大小和行的长度。

4.hadoop中的InputSplit是什么？5.hadoop框架中文件拆分是如何被触发的？6.hadoop中的RecordReader的目的是什么？7.如果hadoop

在Hadoop-2.x版本中虽然不再有JobTracker和TaskTracker，但Mapper任务的功能却没有变化，本篇文章将结合源代码深入分析Mapper任务时如何执行的，包括处理InputSplit

这些块可以在多台计算机上并行处理，在Hadoop的术语中这些块被称为输入分片(InputSplit)。每个分片应该足够小以实现更细粒度的并行。(如果所有的输入数据都在一个分片中，那就没有并行了。)

前言：在具体执行Hadoop程序的时候，我们要根据不同的情况来设置Map的个数。除了设置固定的每个节点上可运行的最大map个数外，我们还需要控制真正执行Map操作的任务个数。 1.如何控制实际运行的map任务个数 我们知道，文件在上传到Hdfs文件系统的时候，被切分成不同的Block块（默认大小为64MB）。但是每个Map处理的分块有时候并不是系统的物理Block块大小。实际处理的输入分块的大小是

nbsp;  B减少磁盘空间占用率   CIo方面的优化  2 Hadoop自身会将Task分配给正在空闲的节点去做，这样可以充分利用资源，并且会将Map任务分配给InputSplit

一些总结性的话：a)recordreader+inputsplit是数据输入处理阶段非常重要的两个概念。

：用于提交Map-reduce任务jobJobTracker：协调整个job的运行，其为一个Java进程，其mainclass为JobTrackerTaskTracker：运行此job的task，处理inputsplit

Map-Reduce几个输入格式的理解：1当执行hadoop任务的时候FileInputFormat会得到一个文件夹的路径（需要分析的文件在这个路径中，hadoop默认不会读取子目录）2把这些文件进行分片（inputsplit

http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/3151395.html下面我从逻辑实体的角度讲解mapreduce运行机制，这些按照时间顺序包括：输入分片（inputsplit

默认是使用InputFormat的子类FileInputFormat来计算分片，而split的默认实现为FileSplit(其父接口为InputSplit)。

InputFormat类的功能如下：验证作业的输入格式由InputSplit类将指定

前面一节中我们说过Mapper最小输入数据单元是InputSplit。比如对于那么对于一个记录行形式的文本大于128M时，HDFS将会分成多块存储（block），同时分片并非到每行行尾。

什么是InputSplitInputSplit是指分片，在MapReduce当中作业中，作为maptask最小输入单位。分片是基于文件基础上出来的而来的概念，通俗的理解一个文件可以切分为多少个片段，每个片段包括了等信息。maptask的数量由输入文件总大小和分片大小确定的；hadoop2.2版本hdfs的数据块默认是128M。若一个文件大于128M，通过将大文件分解得到若干个数据块；若一个文件小于

准备知识：           1.在InputFormat这个接口中，有两个方法，InputSplit[]getSplits();                                          

准备知识：1.在InputFormat这个接口中，有两个方法，InputSplit[]getSplits();RecordReadergetRecordReader();2.mapreduce作业提交与初始化过程

InputSplit的大小，决定了一个Job拥有多少个map。默认inputsplit的大小是64M（与dfs.block.size的默认值相同）。

MapReduce模型的了解；并介绍MapReduc编程模型的常用输入格式和输出格式，在这些常用格式之外，我们可以扩展自己的输入格式，比如：如果我们需要把Mongo数据作为输入，可以通过扩展InputFormat、InputSplit

  4.得到当前task对应的InputSplit.  

4.得到当前task对应的InputSplit.5.通过InputFormat,得到对应的RecordReader。6.生成RecordWriter实例

将输入文件分割为逻辑的InputSplit，每个InputS

计算作业InputSplit的值。3.       如果

在社区版的hadoop版本0.19/0.20中,当使用普通的输入的时候,比如job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);在mapper运行的时候,可以用如下的方法得到对应的filesplit,也就能拿到对应的输入路径,等等信息.(FileSplit)(reporter.getInputSplit());0.19(FileSplit)(context

MapReduce模型的了解；并介绍MapReduc编程模型的常用输入格式和输出格式，在这些常用格式之外，我们可以扩展自己的输入格式，比如：如果我们需要把Mongo数据作为输入，可以通过扩展InputFormat、InputSplit

getPath().toString();新API获取文件名InputSplitinputSplit=context.getInputSplit(); StringfileName=((FileSplit)inputSplit

Job提交时如何获取到InputSplit

什么是InputSplit      InputSplit是指分片，在MapReduce当中作业中，作为maptask最小输入单位。

DataMining,NLP,SearchEngineHadoop的InputFormats和OutputFormatsInputFormatInputFormat类用来产生InputSplit，并把它切分成

先看看官方给的一个图二.MapTaskMapTask分为以下几步Read：从InputSplit中读取数据，解

将输入文件分割为逻辑的InputSplit，每个InputS

计算作业InputSplit的值。3.       如果

作业提交过程：a.检查作业的输入输出是否合乎规范；b.为作业计算出InputSplit（单个Mapper需要执行的部分）；c.如有需要，为DistributedCach

前面在讲InputFormat的时候，讲到了Mapper类是如何利用RecordReader来读取InputSplit中的K-V对的。 这一篇里，开始对Mapper.class的子类进行解读。 

（二）具体分析从源代码来看，hadoop作业的提交过程是比较简单的，主要包含了几个过程：运行提交作业脚本、创建目录、上传作业文件以及产生InputSplit文件。（1）提交作业命令过程假设用户用ja

（二）具体分析  从源代码来看，hadoop作业的提交过程是比较简单的，主要包含了几个过程：运行提交作业脚本、创建目录、上传作业文件以及产生InputSplit文件。 （1）提交作业命令过程  

参数作用缺省值其它实现InputFormat将输入的数据集切割成小数据集 InputSplits, 每一个InputSplit 将由一个 Mapper负责处理。

输入数据块的切分算法（基于hadoop源码1.0.1）： （1）分片算法    MapTask的个数据主要取决于InputFormat通过对输入数据调用getSplit()方法分割为若干个分片数据，即InputSplit

一)Map输入数据块的切分算法（基于hadoop源码1.0.1）：（1）分片算法MapTask的个数据主要取决于InputFormat通过对输入数据调用getSplit()方法分割为若干个分片数据，即InputSplit

2.1 Map Task整体流程 1) Read阶段：Map Task通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value；

2.1MapTask整体流程1)Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value；2)Map：将解析出的key/

前面在讲InputFormat的时候，讲到了Mapper类是如何利用RecordReader来读取InputSplit中的K-V对的。 这一篇里，开始对Mapper.class的子类进行解读。 

当我们提交一个MapReduce程序来处理一个或多个纯文本时，Hadoop会根据设置的分片（split）大小把文件切分成多个（InputSplit），然后分配给MapReduce程序处理。