数据输入输出格式和自定义数据输入输出格式

数据输入格式（InputFormat） 用于描述MapReduce作业的数据输入规范。MapReduce框架依靠数据输入格式完成输入规范检查(比如输入文件目录的检查)、对数据文件进行输入分块(也叫分片，InputSplit)，以及提供从输入分块(分片)中将数据记录逐一读出，并转化为Map过程的输入键值对等功能

Hadoop提供了丰富的内置数据输入格式。最常用的数据输入格式包括：TextInputFormat和KeyValueInputFormat

TextInputFormat是系统默认的数据输入格式，可以将文本文件分块并逐行读入以便Map节点进行处理。读入一行时，所产生的主键Key就是当前行在整个文本文件中的字节偏移位置，而value就是该行的内容，它是系统默认的输入格式，当用户程序不设置任何数据输入格式时，系统自动使用这个数据输入格式。

比如如下文件内容

hello tanggao

hello hadoop

第一行的偏移量为0

第二行偏移量为13

KeyValueTextInputFormat是另一个常用的数据输入格式，可将一个按照格式逐行存放的文本文件逐行读出，并自动解析生成相应的key和value

比如

姓名    汤高

年龄    20

则解析出来的

第一行键Key为姓名  值value为汤高

第二行键key为年龄 值value为20

注意和TextInputFormat不同，TextInputFormat是偏移量做键,整行内容做值

对于一个数据输入格式,都需要一个对应的RecordReader。RecordReader。主要用于将一个文件中的数据记录分拆成具体的键值对，传送给Map过程作为键值对输入参数。每一个数据输入格式都有一个默认的RecordReader。TextInputFormat的默认RecordReader是LineRecordReader，而KeyValueTextInputFormat的默认RecordReader是KeyValueLineRecordReader

当然肯定还有很多数据输入格式和对应的默认RecordReader 这里就不介绍了,有需要的可以去官网看看

数据输出格式(OutputFormat)用于描述MapReduce作业的数据输出规范。MapReduce框架依靠数据输出格式完成输出规范检查(蔽日检查输出目录是否存在),以及提供作业结果数据输出等功能

Hadoop提供了丰富的内置数据输出格式。最常用的数据输出格式是TextOutputFormat，也是系统默认的数据输出格式，可以将计算结果以 key+\t+value的形式逐行输出到文本文件中。

与数据输入格式中的RecordReader类似，数据输出格式也提供一个对应的RecordWriter,以便系统明确输出结果写入到文件中的具体格式。

TextOutputFormat的默认RecordWriter是LineRecordWriter，其实际操作是将结果数据以key+\t+value的形式输出到文本文件中。

当然同样肯定还有很多数据输出格式和对应的默认RecordWriter

对于自定义数据输入格式 可以参考已有的数据输入格式,继承自它即可,只要重写GetRecordReader方法得到一个自己写的RecordReader即可

自定义数据输入输出：

输入：写自己的inputFormat：继承InputFormat或者其子类，重写GetRecordReader获得默认的RecordReader即可。如果对默认的不满意，可以写自己的RecordReader:继承RecordReader即可

输出：和上面类似。只是继承的是InputFormat,也是重写getRecordWriter