hadoop最cool的就是mapreduce了，那麼當執行乙個mapreduce作業的時候，你有沒有想過內部是如何實現的？儲存在hdfs上的資料到底是特麼的怎樣被讀取的？helloword級別的worldcount程式，是對文字檔案一行一行的讀的，為此我們需要對我們的文字進行處理，讓其老老實實的一行一行的排著隊。但是在生產環境中，各種格式的資料檔案，恐怕一行一行的排隊就滿足不了我們的要求了。比如需要誇張的處理100g的excel檔案，這個時候就需要自己來定義乙個輸入格式了。所以，我就想來解決這個問題。
乾掉敵人之前，先要弄清楚他的底細，那麼我們就從hadoop的原始碼開始研讀。
第乙個被研讀的物件就是inputformat。
inputformat作為hadoop作業的所有的輸入格式的抽象基類（與之相對應的hadoop作業的所有的輸出格式的抽象基類outputformat我等下再來學習），它描述了作業的輸入需要滿足的規範細節。也就是說，你要實現自己的乙個指定輸入格式的類，必須滿足這個規範，不然遊戲就玩不下去了，因為你用的就是hadoop這個平台。
inputformat這個抽象類的原始碼內部定義了兩個抽象方法：
public
abstract listgetsplits(jobcontext context) throws ioexception,interruptedexception;
改方法的主要作用就是將hdfs上要處理的檔案分割成許多個inputsplit,這裡的inputsplit就是hadoop平台上的邏輯分片，對應的還有物理分片blocks,以後學習hdfs源**的時候再來講這個。每乙個分片（inputsplit）,通過其內部定義的檔案路徑，起始位置，偏移量三個位置來唯一確定。public
abstract recordreadercreaterecordreader(inputsplit split,taskattemptcontext context) throws ioexception,interruptedexception;
當hadoop執行mapreduce作業的時候需要依賴inputformat來完成以下幾方面的工作：
檢查作業的輸入是否有效；
將輸入檔案分割成多個inputsplit，然後將每個inputsplit分別傳給單獨的map進行處理，也就是說有多少個inputsplit就會有多少個map任務，number(map)==number(inputsplit)
inputsplit是由乙個個記錄組成的，所以inputsplit需要提供乙個recordreader的實現，然後通過recordreader的實現來讀取inputformat中的每一條記錄，並將讀取的記錄交給map函式來進行處理。以下是hadoop預設為我們提供的inputformat實現類：
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