接下来我们按照MapReduce过程中数据流动的顺序，来分解org.apache.hadoop.mapreduce.lib.*的相关内容，并介绍对应的基类的功能。首先是input部分，它实现了MapReduce的数据输入部分。类图如下：
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 … 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。
与其临渊羡鱼，不如退而结网。
