Hadoop TextInputFormat
1. TextInputFortmat
TextInputFormat是默认的InputFormat。每条记录是一行输入。Key是LongWritable类型，存储该行在整个文件中的字节偏移量（不是行数），值是这行的内容，为一个Text对象。
例如输入文件为：
grunt> cat test2
12,e21,ddwq,dqw,dwqw
sfd,cda,cdsz,cdwq,qwe
12,cds,fwa,feacd,cadfa
21ede,cdsf,ca,fa,dcac
caewf,ea,cdadc,acds,acsd
12e,afs,afesd,caefd,cawc
cax,cafe,caefe,fea,ceaef
在使用默认的 Map处理后输出：
grunt> cat out
0 12,e21,ddwq,dqw,dwqw
21 sfd,cda,cdsz,cdwq,qwe
43 12,cds,fwa,feacd,cadfa
66 21ede,cdsf,ca,fa,dcac
88 caewf,ea,cdadc,acds,acsd
113 12e,afs,afesd,caefd,cawc
138 cax,cafe,caefe,fea,ceaef
可以看到Key的值并不是行数，而是字节在文件中的偏移量。一般情况下，很难获取到文件的行号，因为文件是按字节切分为分片，而不是按行切分。
在按行读文本的情况下，可能会存在超长行的情况。超长行会导致内存溢出，可以通过设置 mapreduce.input.linerecordreader.line.maxlength，指定一个最长行的字节数（在内存范围内），可以确保 recordreader 跳过超长行。
2. KeyValueTextInputFormat
TextInputFormat 将文件中的行作为Key，每行对应的文本作为Value。但是对于某些文件内容已经是 Key-Value 形式的话，使用 TextInputFormat 会显得多次一举。在这种情况下，我们可以使用KeyValueTextInputFormat，它以某个分隔符进行分割（默认为制表符）:
public KeyValueLineRecordReader(Configuration conf) throws IOException {
String sepStr = conf.get("mapreduce.input.keyvaluelinerecordreader.key.value.separator", "\t");
this.separator = (byte)sepStr.charAt(0);
}
一个范例如下，使用逗号为分隔符：
grunt> cat test2
12,e21,ddwq,dqw,dwqw
sfd,cda,cdsz,cdwq,qwe
12,cds,fwa,feacd,cadfa
21ede,cdsf,ca,fa,dcac
输出为：
grunt> cat out
12 cds,fwa,feacd,cadfa
12 e21,ddwq,dqw,dwqw
12e afs,afesd,caefd,cawc
21ede cdsf,ca,fa,dcac
在任务设置中需要做的配置如下：
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("mapreduce.input.keyvaluelinerecordreader.key.value.separator", ",");
job.setInputFormatClass(org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.KeyValueTextInputFormat.class);
3. NLineInputFormat
在使用TextInputFormat和KeyValueInputFormat 时，每个mapper 收到的行数取决于输入的分片大小以及行的长度。如果希望 mapper 收到固定行的输入，则需要使用 NLineInputFormat。与 TextInputFormat一样，key是文件中的字节偏移量，值是行本身。
N是每个mapper收到的输入行数。N设置为1时（默认），每个mapper正好收到一行输入。同样使用之前的一共7行输入，使用NLineInputFormat：
job.setInputFormatClass(org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.NLineInputFormat.class);
grunt> cat out
0 12,e21,ddwq,dqw,dwqw
21 sfd,cda,cdsz,cdwq,qwe
43 12,cds,fwa,feacd,cadfa
…
查看此任务的相关指标，可以看到：
Job Counters
Launched map tasks=7
Launched reduce tasks=1
Other local map tasks=7
Mapper数一共有7个，也就是每行均生成了一个Map。可以通过设置以下参数指定NLine为多少行：
mapreduce.input.lineinputformat.linespermap
References: Hadoop权威指南第四版
