MapReduce 输入处理中，本地_INPUT 的作用是什么？

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型，其输入数据通常存储在分布式文件系统（如Hadoop分布式文件系统HDFS）中，MapReduce框架通过将输入数据分成多个逻辑分片（Input Splits），每个分片由一个map任务处理，下面详细介绍MapReduce中的输入格式、分片机制和自定义InputFormat的实现方法：

1、输入格式

InputFormat类：InputFormat是MapReduce框架中用来读取输入数据的抽象类，它负责生成输入分片（Input Splits）并将它们分割成记录（Record），常见的子类包括TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、NLineInputFormat等。

FileInputFormat：所有基于文件的InputFormat类的基类，提供两个主要功能：指出作业的输入文件位置，为输入文件生成分片。

CombineFileInputFormat：用于处理大量小文件的场景，将这些小文件打包到一个分片中，以提高资源利用率。

2、输入分片与记录

输入分片（Input Split）：一个输入分片是一个map任务处理的逻辑单元，包含数据引用而非实际数据，InputSplit由InputFormat创建并被MapReduce框架用来分配map任务。

记录（Record）：输入分片中的一个键值对，用于存储在map的上下文中，RecordReader从输入分片中读取记录，类似于一个迭代器。

3、自定义InputFormat

需求背景：MapReduce框架内置的InputFormat可能无法满足所有需求，此时可以通过自定义InputFormat来实现特定的数据处理逻辑。

实现步骤：继承FileInputFormat类，重写createRecordReader()方法和isSplitable()方法，createRecordReader()方法用于创建自定义的RecordReader，isSplitable()方法用于决定文件是否可切片。

示例代码：以下是一个简单的自定义InputFormat示例，用于将小文件合并成一个SequenceFile格式的大文件。

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import java.io.IOException;
public class MyInputFormat extends FileInputFormat<NullWritable, BytesWritable> {
    @Override
    public RecordReader<NullWritable, BytesWritable> createRecordReader(InputSplit inputSplit, TaskAttemptContext taskAttemptContext) throws IOException, InterruptedException {
        MyRecordReader myRecordReader = new MyRecordReader();
        myRecordReader.initialize(inputSplit, taskAttemptContext);
        return myRecordReader;
    }
    @Override
    protected boolean isSplitable(JobContext context, Path filename) {
        return false; // 设置为false表示不可切片
    }
}

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import java.io.IOException;
public class MyRecordReader extends RecordReader<NullWritable, BytesWritable> {
    private FileSplit fileSplit;
    private Configuration configuration;
    private BytesWritable bytesWritable;
    private boolean flag = false;
    @Override
    public void initialize(InputSplit inputSplit, TaskAttemptContext taskAttemptContext) throws IOException, InterruptedException {
        this.fileSplit = (FileSplit) inputSplit;
        this.configuration = taskAttemptContext.getConfiguration();
        this.bytesWritable = new BytesWritable();
    }
    @Override
    public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException {
        if (!flag) {
            long length = fileSplit.getLength();
            byte[] bytes = new byte[(int) length];
            Path path = fileSplit.getPath();
            FileSystem fs = path.getFileSystem(configuration);
            FSDataInputStream in = fs.open(path);
            IOUtils.readFully(in, bytes, 0, bytes.length);
            in.close();
            bytesWritable.set(bytes, 0, bytes.length);
            flag = true;
        }
        return !flag;
    }
    // 其他方法省略...
}

常见问题解答

问题一：如何设置MapReduce作业的InputFormat？

答：可以通过调用job.setInputFormatClass(XXXInputFormat.class)来设置MapReduce作业的InputFormat，设置使用自定义的MyInputFormat：

job.setInputFormatClass(MyInputFormat.class);

问题二：如何处理大量小文件以提高MapReduce作业的效率？

答：可以使用CombineFileInputFormat将多个小文件打包成一个大文件，从而减少Map任务的数量，提高资源利用率，具体实现方法是设置最大输入分片大小，并使用相应的配置参数：

job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304); // 设置最大分片大小为4MB

MapReduce的输入格式和分片机制是其高效处理大规模数据的关键，通过合理选择和自定义InputFormat，可以优化MapReduce作业的性能和资源利用率。