你是不是刚接触Hadoop的时候，总觉得MapReduce任务跑得特别慢，甚至处理到一半就卡住？有没有想过问题可能出在输入格式的设置上？今天咱们就来掰开揉碎说说这个容易被忽视的”入口关卡”。
输入格式到底是干什么的？ 简单来说它就像超市收银台的扫码枪。你的原始数据可能分散在几十个文件里，有的文件特别大，有的特别小。输入格式的作用就是告诉Hadoop：怎么把这些零散的数据块扫描进来，按什么规则切成片发给不同的Mapper处理。要是这个环节没整明白，后面的计算再高效也是白搭。
常见的输入格式有哪些坑？ 新手最常遇到的情况就是文件切分不合理。比如用默认的TextInputFormat处理大量小文件，每个小文件都会单独生成一个Map任务。想象下同时启动1000个任务，光是调度开销就能把集群搞瘫痪。还有用KeyValueTextInputFormat时忘记指定分隔符，结果数据字段全粘在一起，下游处理直接抓瞎。
正确的设置姿势分几步走？ 第一步得先摸清数据家底。文件平均多大？存储格式是纯文本还是序列文件？有没有压缩？第二步根据业务场景选对输入格式。比如处理日志文件用CombineTextInputFormat自动合并小文件，处理二进制数据就用SequenceFileInputFormat。第三步要调教好分片参数，特别是maxSize和minSize这两个值，直接关系到任务并行度。
优化输入格式的四个黄金法则 1. 合并小文件要趁早：在数据入库阶段就做好文件合并，别把压力都甩给MapReduce 2. 压缩格式选对省一半：用Snappy压缩比Gzip更省CPU，特别是处理文本数据时 3. 分片大小别死板：根据集群实际资源配置动态调整，通常设置为HDFS块大小的整数倍 4. 自定义格式要谨慎：不到万不得已别自己造轮子，先看看有没有现成的实现
遇到特殊格式怎么破？ 比如处理多层嵌套的JSON数据，现成的输入格式可能不顶用。这时候需要自己继承FileInputFormat类，重写createRecordReader方法。重点要处理好跨块的记录拼接，别把半个JSON对象发给Mapper，否则解析准出错。还有个取巧的办法是用Hive/Spark先做预处理，把复杂格式转成结构化数据。
性能调优的隐藏开关 很多人不知道输入格式还管着本地性优化。通过设置InputSplit的location信息，可以确保任务优先在存有数据块的节点上执行。对于超大规模集群，适当调整mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize参数，能让任务启动时间缩短20%以上。还有那个容易被遗忘的mapreduce.input.pathFilter.class，用来过滤临时文件特别管用。
个人觉得搞明白输入格式就像掌握了数据处理的开关阀门。别看它处在任务执行的最前端，其实直接影响着整个作业的成败。下次跑任务前，不妨多花5分钟检查下输入配置，可能就会少浪费5个小时排查问题。记住，好的开始真的是成功的一半，特别是在大数据处理这件事上。
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