hadoop mapper 任务主要负责处理每个输入记录，并生成一个新 键值对，这个 键值对跟输入记录是完成不一样的。mapper 任务的输出数据由这些 键值对组成的集合。在 mapper 任务把数据写到本地磁盘之前，数据会被按 key 进行分区并排序，分区的目的是要把 key 相同的值聚集在一起。
MapReduce 框架为每个 InputSplit（数据分片）生成一个 map 任务，这里的 InputSplit 是由 InputFormat 生成的。
mapper 只会处理键值对形式的数据，所以把数据传给 mapper之前，需要把它转换成 这样的格式。
键值对是怎么生成的
让我们详细的来讨论一下键值对 是怎么生成的。
InputSplit ：它是数据的逻辑表示，即数据分片，每个 InputSplit 会被一个 map 任务处理。
RecordReader ：它会跟 InputSplit 交互，并把数据转换成适合 mapper 读取的键值对（key-value pair）记录。默认情况下，它用的是 TextInputFormat 类来做转换。RecordReader 与 InputSplit 交互一直到文件读取完成。它会给文件的每一行数据分配一个字节偏移量（byte offset）作为唯一编号。后续这些键值对将被发送给 mapper 做进一步处理。
Hadoop Mapper 是如何工作的
下面让我们来看一下 hadoop 里面 mapper 的工作过程。
InputSplit 会为 mapper 将 HDFS 块转换成逻辑分片。比如，要读取的文件是 200MB，那么就需要 2 个 InputSplit，因为这个有文件有 2 个block（默认块大小为 128MB），MapReduce 会为每个块创建一个 InputSplit，然后为每个 InputSplit 创建一个 RecordReader 和一个 mapper。
InputSplit 的数量并非总是依赖于数据块的数量，我们可以通过设置下面的属性，来为文件指定分片的数量。
mapred.max.split.size
RecordReader 主要负责读取数据，并把数据转换成 的形式。它会为文件的每一行数据分配一个字节偏移量（唯一编号），这些键值对数据会被发送给 mapper，mapper 处理之后把数据落地到本地磁盘，我们把 mapper 输出的数据叫做中间数据，其实就是临时数据。
map 任务的数量
本小节我们来讨论一下在执行 MapReduce 作业的时候，对于给定的数据量，如何计算出 mapper 任务数量？
一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为：将待处理数据执行逻辑切片（即按照一个特定切片大小，将待处理数据划分成逻辑上的多个split），然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理这段逻辑及形成的切片规划描述文件，由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成，
一般情况下，输入文件的数据块总量决定了 mapper 任务的数量。对于 map 阶段，每个节点的最佳并行度在 10 到 100 个 mapper 之间，虽然对于非 CPU 密集型的 map 任务，并行度已经被设置为 300 个 map。由于任务的启动需要消耗一些时间，所以如果 map 的执行超过一分钟的话，任务运行效率会更高。
举个例子，假如 HDFS 的块大小是 128MB，需要处理的数据的大小是 10TB，那么就需要 82000 个 map。这个 map 的数量由 InputFormat 类决定，其计算公式如下：
map 任务数量 = {( 数据总容量 ) / ( 分片大小 )}
如果数据是 1TB，数据分片大小是 100MB 的话，那么 map 任务数 = ( 1000 * 1000 ) / 100 = 10000。即 10000 个 map。
