MapReduce作为第一代的大数据计算引擎，其经典地位至今仍然得到认可，MapReduce之后的Spark计算引擎，本质上来说，依然是借用了MapReduce的核心思想。今天的大数据技术分享，我们就主要来讲讲MapReduce计算前的准备阶段，也就是Split分片阶段。通常来说，MapReduce运行可以分为4个阶段，分别是Split阶段—Map阶段 —Shuffle阶段 —Reduce阶段。Split是正式计算前的重要准备阶段。
所谓输入分片，并不是真的把原来的一个大文件，比如说10MB的文件，切分成10个1MB的小文件，这里的分片不是物理分片，而是逻辑分片。所谓逻辑分片就是根据文件的字节索引进行分割，比如0~1MB位置定义为第一个分片，1MB~2MB定义为为第二个分片，依次类推……而原来的大文件还是原来的大文件，不会受到影响，因此，输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组。
Map Task的个数等于split的个数。Mapreduce在处理大文件的时候，会根据一定的规则，把大文件划分成多个分片，这样能够提高map的并行度。划分出来的就是InputSplit，每个map处理一个InputSplit，因此，有多少个InputSplit，就有多少个map task。
主要是InputFormat类来负责划分Split。InputFormat类有2个重要的作用：1）将输入的数据切分为多个逻辑上的InputSplit，其中每一个InputSplit作为一个map的输入。2）提供一个RecordReader，用于将InputSplit的内容转换为可以作为map输入的k,v键值对。FileInputFormat是InputFormat的子类，是使用比较广泛的类，输入格式如果是hdfs上的文件，基本上用的都是FileInputFormat的子类，如TextInputFormat用来处理普通的文件，SequceFileInputFormat用来处理Sequce格式文件。FileInputFormat类中的getSplits(JobContext job)方法是划分split的主要逻辑。
每个输入分片的大小是固定的，默认情况下，输入片(InputSplit)的大小与数据块(Block)的大小是相同的。Hadoop 2.x默认的block大小是128MB，Hadoop 1.x默认的block大小是64MB，可以在hdfs-site.xml中设置dfs.block.size，注意单位是byte。分片大小范围可以在mapred-site.xml中设置，最小分片大小：mapred.max.split.size，minSplitSize大小默认为1B，maxSplitSize大小默认为Long.MAX_VALUE = 9223372036854775807
Hadoop在存储有输入数据（HDFS中的数据）的节点上运行map任务，可以获得高性能，这就是所谓的数据本地化。所以最佳分片的大小应该与HDFS上的块大小一样，因为如果分片跨越2个数据块，对于任何一个HDFS节点（Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上，基本不可能同时存储这2个数据块），分片中的另外一块数据就需要通过网络传输到map任务节点，与使用本地数据运行map任务相比，效率则更低。优点就是可以实现分块优化，减少网络传输数据，使用本地数据运行map任务。关于大数据技术，MapReduce分片阶段，以上就为大家做了详细的介绍了。MapReduce作为大数据计算的代表性框架，理解和掌握MapReduce实际的程序执行，也是非常有必要的。
