类图的右上角是InputFormat，它描述了一个MapReduceJob的输入，通过InputFormat，Hadoop可以：

l          检查MapReduce输入数据的正确性；

l          将输入数据切分为逻辑块InputSplit，这些块会分配给Mapper；

l          提供一个RecordReader实现，Mapper用该实现从InputSplit中读取输入的<K,V>对。

在org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input中，Hadoop为所有基于文件的InputFormat提供了一个虚基类FileInputFormat。下面几个参数可以用于配置FileInputFormat：

l          mapred.input.pathFilter.class：输入文件过滤器，通过过滤器的文件才会加入InputFormat；

l          mapred.min.split.size：最小的划分大小；

l           mapred.max.split.size：最大的划分大小；

l          mapred.input.dir：输入路径，用逗号做分割。

类中比较重要的方法有：

protectedList<FileStatus> listStatus(Configuration job)

递归获取输入数据目录中的所有文件（包括文件信息），输入的job是系统运行的配置Configuration，包含了上面我们提到的参数。

publicList<InputSplit> getSplits(JobContext context)

将输入划分为InputSplit，包含两个循环，第一个循环处理所有的文件，对于每一个文件，根据输入的划分最大/最小值，循环得到文件上的划分。注意，划分不会跨越文件。
FileInputFormat没有实现InputFormat的createRecordReader方法。
FileInputFormat有两个子类，SequenceFileInputFormat是Hadoop定义的一种二进制形式存放的键/值文件（参考http://hadoop.apache.org/core/do ... o/SequenceFile.html），它有自己定义的文件布局。由于它有特殊的扩展名，所以SequenceFileInputFormat重载了listStatus，同时，它实现了createRecordReader，返回一个SequenceFileRecordReader对象。TextInputFormat处理的是文本文件，createRecordReader返回的是LineRecordReader的实例。这两个类都没有重载FileInputFormat的getSplits方法，那么，在他们对于的RecordReader中，必须考虑FileInputFormat对输入的划分方式。
FileInputFormat的getSplits，返回的是FileSplit。这是一个很简单的类，包含的属性（文件名，起始偏移量，划分的长度和可能的目标机器）已经足以说明这个类的功能。
RecordReader用于在划分中读取<Key,Value>对。RecordReader有五个虚方法，分别是：

l          initialize：初始化，输入参数包括该Reader工作的数据划分InputSplit和Job的上下文context；

l          nextKey：得到输入的下一个Key，如果数据划分已经没有新的记录，返回空；

l          nextValue：得到Key对应的Value，必须在调用nextKey后调用；

l          getProgress：得到现在的进度；

l          close，来自java.io的Closeable接口，用于清理RecordReader。

我们以LineRecordReader为例，来分析RecordReader的构成。前面我们已经分析过FileInputFormat对文件的划分了，划分完的Split包括了文件名，起始偏移量，划分的长度。由于文件是文本文件，LineRecordReader的初始化方法initialize会创建一个基于行的读取对象LineReader（定义在org.apache.hadoop.util中，我们就不分析啦），然后跳过输入的最开始的部分（只在Split的起始偏移量不为0的情况下进行，这时最开始的部分可能是上一个Split的最后一行的一部分）。nextKey的处理很简单，它使用当前的偏移量作为Key，nextValue当然就是偏移量开始的那一行了（如果行很长，可能出现截断）。进度getProgress和close都很简单。