怎样解析MapReduce中的Map输入的分片，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
介休网站建设公司创新互联建站,介休网站设计制作，有大型网站制作公司丰富经验。已为介休近1000家提供企业网站建设服务。企业网站搭建\外贸营销网站建设要多少钱，请找那个售后服务好的介休做网站的公司定做！
回顾：
在一个电话面试之中，对方提到了：Map阶段的分片处理。由于在沟通之中有些许紧张，在对方问及：Map分片的算法过程能否简单的描述？这个问题，由于对方选取了 Map算法的用词，一时间思路被诱导了，想到的只有shuffle，以及hash分区，和boolean过滤器等。
而事实上，一个 输入的分片，在MapReduce之中被称为”split“就是单个Map处理的块，每一个Map的操作都只是处理一个输入分片。每个分片被划分为若干个记录，并且，每条记录就是一个键值对。Ｍａｐ一个一个的来处理这些数据。事实上，如果单纯在是否数据一条条来被处理意外，这和Ｓｔｏｒｍ是没有多大的区别的。而这里的Ｓｐｌｉｔ 也就是通常数据处理之中的ｓｅｇｍｅｎｔ， 一个输入的分片可以对应于同一个表上的若干行。 而一条数据对于与一行。
输入分片被包装称为了一个ｊａｖａ 的ｉｎｔｅｒｆａｃｅ
public interface InputSplit extends Writable
{
long getLength() throws IOException;
String[] getLocation() throws IOException
}通常你也不需要自己来处理这个分片 ，分片是由于 InputFormat来创建的，InputFormat负责产生输入的分片并将他们分割为记录。
另外一个关键的地方是 RecordReader。 RecorderReader 也就是我们所说的记录迭代器。Map任务会用一个记录的迭代器来生产键值队。
而 InputFormat 才是我们真正的的使用类。
Java 代码如下：
