1.目的

   Mapreduce中关于文件的输入和结果的输出是一个重要的部分，而我们明白文件的类型和格式是很多种的，如：文件、二进制文件、数据库文件等等，通过学习明白Hadoop的Mapreduce如何处理各种类型和格式文件的输入和相应结果的输出。

2.内容

    1)Maprecude的类型

      一般来说，map和reduce函数遵循如下格式：

    map:(K1,V1)---->list(K2,V2)

    reduce:(K2,list(V2))---->list(K3,V3)

    通常，map的输入的键/值的类型（K1，V1）不同于输出类型（K2，V2），尽管reduce的输入类型要和map的输出类型相等，但是reduce的输出类型却没有类似的限制。

   默认的输入格式类型是TextInputFormat，它产生的键类型是LongWriteable类型，值类型是Text。

  选择reduce的个数：reducer的最优个数与集群中可用的reducer任务槽相关，总槽数由集群中节点的个数和每个节点任务槽数相乘所得。一个常用的方式是设置比总槽数少一点的reducer数，这样会给reducer任务留有余地（容忍一些错误而不导致作业执行时间延长），如果reduce任务很大，比较明智的做法是使用更多的reducer，使任务粒度更小，这样任务的失败才不至于显著的影响作业执行的时间。

    2）输入格式

     从一般的文本到数据库，hadoop可以处理很多种不同类型的数据格式。

     输入分片与记录：一个输入分片就是一个map处理的输入块，每个分片被拆分为若干记录，每条记录就是一个键/值对，map一条接一条的处理记录，其中每一个map操作只能处理一个分片。

    小文件与CombineFileInputFormat：相对于大批量的小文件，hadoop更适合处理少量的大文件。一个原因就是FileInputFormat生产的InputSplit是一个文件或者该文件的一部分，如果文件很小，并且数量很多，那么每次map只处理少量的输入数据，一个文件就会有很多的map任务，每次Map操作都会造成额外的开销。不过CombineFileInputFormat可以缓解这个问题，它把多个小文件打包成一个大文件，更关键的是那些块放入同一个分片时，CombineFileInputFormat会考虑机架和节点的因素，因此典型的Maprecude在输入数据时效率不会降低。

     避免切分：有两种方法可以避免切分，第一种就是增加最小分片的大小，使其值大于要处理文件的大小，尽管这种方法不是很漂亮。第二种方法便是使用FileInputFormat具体子类，并且重载isSplitable()方法，把返回值设置为false。列入一下就是一个不可分割的列子：

public class NonSplitableTextInputFileFormat extends TextInputFileFormat{
 protected boolean isSplitable(FileSystem fs, Path p)
{
   return false;
}

}

     二进制的输入：SequenceFileInputFormat，以顺序方式存在二进制格式的序列。

    数据库的输入和输出：DBInputFormat用于使用JDBC从关系型数据库中读取数据，因为它没有共享能力，所以访问的时候要特别小心。在运行太多的mapper的数据库中读取数据可以导致数据库受不了。因此DBInputFormat最好用于加载小量的数据，如果要与HDFS进行大数据的连接最好用MutiPileInputs。另一种方式是使用Sqoop。

    3）输出格式

     文本输出：默认的输出格式是TextOutputFormat,它把每条记录写成文本行。

     二进制输出：SequenceFileOutputFormat格式，将记录写成一个顺序文件。

    多个输出：MutiPileFileOutputFromat类可以将记录写入到多个文件，这些文件的名称取决于输出的键/值。