FileInputFormat：大数据处理中的输入格式概述
FileInputFormat是在大数据处理中常用的输入格式类之一。它负责处理输入数据的格式，将数据按照一定的规则进行切分，并将切分后的数据提供给MapReduce程序进行处理。本文将介绍FileInputFormat的定义、特性、使用方法以及常见的子类。
定义和特性
FileInputFormat是Hadoop中的一个抽象类，用于将输入的数据切分为小块，以便MapReduce程序进行并行处理。它的主要作用是确定输入文件的切分方式，并提供每个切分文件的数据流。FileInputFormat类的特性包括：1. 支持多种输入格式：FileInputFormat可以处理多种常见的文件格式，如文本、CSV、序列文件等。2. 支持自定义切分规则：可以根据特定需求自定义切分规则，比如按行切分、按固定大小切分等。3. 支持压缩文件：可以处理压缩文件，如Gzip、Bzip2等。4. 支持跨平台：FileInputFormat可以在各种操作系统和存储系统上使用。
使用方法
要使用FileInputFormat，首先需要创建一个继承自FileInputFormat的子类，并实现其中的抽象方法。1. 定义输入路径：在子类中，需要重写FileInputFormat的getSplits方法，通过调用InputFormat的addInputPath方法指定输入路径。2. 切分数据：重写FileInputFormat的createRecordReader方法，确定数据的切分方式，并返回一个RecordReader对象。3. 处理数据：在MapReduce程序中，通过调用FileInputFormat的getSplits方法和createRecordReader方法，将切分好的数据提供给Mapper进行处理。
常见的子类
Hadoop提供了多个FileInputFormat的子类，用于处理不同类型的输入数据。以下是一些常见的子类：1. TextInputFormat：用于处理文本格式的输入数据，默认以行为单位进行切分。2. KeyValueTextInputFormat：用于处理键值对格式（如key\\tvalue）的输入数据。3. SequenceFileInputFormat：用于处理Hadoop序列文件（SequenceFile）的输入数据。4. CombineFileInputFormat：用于处理小文件，将多个小文件合并为一个切分。5. DBInputFormat：用于处理数据库中的数据。
总结
FileInputFormat在大数据处理中扮演着重要的角色，它定义了输入数据的切分方式，为MapReduce程序提供了切分后的数据流。通过使用不同的FileInputFormat子类，可以适配各种输入数据的格式和特点。熟练掌握FileInputFormat的使用方法对大数据处理是至关重要的。
