MapReduce輸入的處理類
FileInputFormat是所有以文件作爲數據源的InputFormat實現的基類，FileInputFormat保存作爲job輸入的所有文件，並
實現了對輸入文件計算splits的方法。至於獲得記錄的方法是有不同的子類——TextInputFormat進行實現的。
InputFormat 負責處理MR的輸入部分.
有三個作用:
驗證作業的輸入是否規範.
把輸入文件切分成InputSplit.
提供RecordReader 的實現類，把InputSplit讀到Mapper中進行處理.
在執行mapreduce之前，原始數據被分割成若干split，每個split作爲一個map任務的輸入，在map執行過程中split會被
分解成一個個記錄（key-value對），map會依次處理每一個記錄。
◆ FileInputFormat只劃分比HDFS block大的文件，所以FileInputFormat劃分的結果是這個文件或者是這個文件中的
一部分.
◆ 如果一個文件的大小比block小，將不會被劃分，這也是Hadoop處理大文件的效率要比處理很多小文件的效率高
的原因。
◆ 當Hadoop處理很多小文件（文件大小小於hdfs block大小）的時候，由於FileInputFormat不會對小文件進行劃
分，所以每一個小文件都會被當做一個split並分配一個map任務，導致效率底下。
例如：一個1G的文件，會被劃分成16個64MB的split，並分配16個map任務處理，而10000個100kb的文件會被
10000個map任務處理。
◆ TextInputformat是默認的處理類，處理普通文本文件。
◆ 文件中每一行作爲一個記錄，他將每一行在文件中的起始偏移量作爲key，每一行的內容作爲value。
◆ 默認以\n或回車鍵作爲一行記錄。
◆ TextInputFormat繼承了FileInputFormat。
MapReduce其他輸入類
◆ DBInputFormat
◆ CombineFileInputFormat
相對於大量的小文件來說，hadoop更合適處理少量的大文件。
CombineFileInputFormat可以緩解這個問題，它是針對小文件而設計的。
◆ KeyValueTextInputFormat
當輸入數據的每一行是兩列，並用tab分離的形式的時候，KeyValueTextInputformat處理這種格式的文件非常適
合。
◆ NLineInputformat NLineInputformat可以控制在每個split中數據的行數。
輸入類——NLineInputformat
在啓動job之前需設置：
//設置具體輸入處理類
job.setInputFormatClass(NLineInputFormat.class);
//設置每個split的行數
NLineInputFormat.setNumLinesPerSplit(job, Integer.parseInt(args[2]));輸入類—KeyValueTextInputFormat
如果行中有分隔符，那麼分隔符前面的作爲key，後面的 作爲value；如果行中沒有分隔符，那麼整行作爲key，value
爲空
job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);
//默認分隔符就是製表符
//conf.setStrings(KeyValueLineRecordReader.KEY_VALUE_SEPERATOR, "\t");
需要注意使用KeyValueTextInputFormat時，mapper函數的形參K1 V1的類型都是Text。
◆ SequenceFileInputformat
當輸入文件格式是sequencefile的時候，要使用SequenceFileInputformat作爲輸入。
