一.MapReduce的输入处理类
（1）FileInputFormat
FileInputFormat是所有以文件作为数据源的InputFormat实现的基类，FileInputFormat保存作为job输入的所有文件，并实现了对输入文件计算splits的方法。至于获得记录的方法是有不同的子类——TextInputFormat进行实现的。
（2）InputFormat
InputFormat 负责处理MR的输入部分;
1.有三个作用;
2.验证作业的输入是否规范;
3.把输入文件切分成InputSplit;
4.提供RecordReader 的实现类，把InputSplit读到Mapper中进行处理;
InputFormat层次结构如下图：
（3）InputSplit
在执行mapreduce之前，原始数据被分割成若干split，每个split作为一个map任务的输入，在map执行过程中split会被分解成一个个记录（key-value对），map会依次处理每一个记录。
FileInputFormat只划分比HDFS block大的文件，所以FileInputFormat划分的结果是这个文件或者是这个文件中的一部分.
如果一个文件的大小比block小，将不会被划分，这也是Hadoop处理大文件的效率要比处理很多小文件的效率高的原因。
当Hadoop处理很多小文件（文件大小小于hdfs block大小）的时候，由于FileInputFormat不会对小文件进行划分，所以每一个小文件都会被当做一个split并分配一个map任务，导致效率底下。
例如：一个1G的文件，会被划分成16个64MB的split，并分配16个map任务处理，而10000个100kb的文件会被10000个map任务处理。
（4）TextInputFormat
TextInputformat是默认的处理类，处理普通文本文件。
文件中每一行作为一个记录，他将每一行在文件中的起始偏移量作为key，每一行的内容作为value。
默认以\n或回车键作为一行记录。
TextInputFormat继承了FileInputFormat。
（5）CombineFileInputFormat
相对于大量的小文件来说，hadoop更合适处理少量的大文件。
CombineFileInputFormat可以缓解这个问题，它是针对小文件而设计的。
（6）KeyValueTextInputFormat
当输入数据的每一行是两列，并用tab分离的形式的时候，KeyValueTextInputformat处理这种格式的文件非常适合。
（7）NLineInputformat
NLineInputformat可以控制在每个split中数据的行数。
（8）SequenceFileInputformat
当输入文件格式是sequencefile的时候，要使用SequenceFileInputformat作为输入。
（9）自定义输入格式
1.继承FileInputFormat基类;
2.重写里面的getSplits(JobContext context)方法;
3.重写createRecordReader(InputSplit split,
TaskAttemptContext context)方法;
二.MapReduce的输出处理类
1.TextOutputformat
默认的输出格式，key和value中间值用tab隔开的。
2.SequenceFileOutputformat
将key和value以sequencefile格式输出。
3.SequenceFileAsOutputFormat
将key和value以原始二进制的格式输出。
4.MapFileOutputFormat
将key和value写入MapFile中。由于MapFile中的key是有序的，所以写入的时候必须保证记录是按key值顺序写入的。
5.MultipleOutputFormat
默认情况下一个reducer会产生一个输出，但是有些时候我们想一个reducer产生多个输出，MultipleOutputFormat和MultipleOutputs可以实现这个功能。