1）InputFormat的类图：
InputFormat 直接子类有三个：DBInputFormat、DelegatingInputFormat和FileInputFormat，分别表示输入文件的来源为从数据库、用于多个输入以及基于文件的输入。对于FileInputFormat，即从文件输入的输入方式，又有五个继承子类：CombineFileInputFormat,KeyValueTextInput,NLineInoutFormat,SequenceFileInputFormat,TextInputFormat。
2）InputSplit的类图
输入分片InputSplit 类有三个子类继承：FileSplit (文件输入分片)，CombineFileSplit(多文件输入分片)以及DBInputSplit(数据块输入分片)。
3）InputFormat:
InputFormat有三个作用：
a.验证作业数据的输入形式和格式(要与MR程序中使用的格式相同，比如是TextInputFormat还是DBInputFormat)
b.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MApper的输入。
c.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。
使用代码来指定MR作业数据的输入格式：
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class)
其实，InputFormat是一个抽象类，只是提供了两个抽象方法：
abstract List<InputSplit>getSplits(JobContext context);
abstract RecordReader<K,V> createRecordReader(InputSplit split,TaskAttemptContext context)
只提供两个抽象方法是有原因的，首先不同的格式的文件切片的方法不同(对应于getSplits)，同一份文件可能希望读出不同形式的内容(对应createRecordReader)。
getSplits:
InputFormat的直接派生类需要实现此方法，例如FileInputFormat和DBInputFormat。另外，InputSplit的类型在选择了InputFormat的类型就已经确定了的，因为每个InputFormat的派生类都实现了getSplits，在此方法内部已经生成了对应的InputSplit。
createRecordReader：
FileInputFormat的派生类都实现了这个方法。
4）
InputSplit：
任何数据分块儿的实现都继承自抽象基类InputSplit，它位于org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit。此抽象类中有两个抽象方法：
abstract long getLength() abstract String[] getLocation()
getLength()返回该块儿的大小，单位是字节。getLocation()返回存储该数据块的数据节点的名称，例如：String[0]="Slave1",String[1]="Slave2".
这两个方法也是需要在InputSplit的派生类中实现的。
5）
InputSplit的大小：
一个数据分片的大小由以下三行代码确定：
goalSize=totalSize/(numSplits==0？1：numSplits)
//totalSize是输入数据文件的大小，numSplits是用户设置的map数量，就是按照用户自己
//的意愿，每个分片的大小应该是goalSize
minSize=Math.max(job.getLong("mapred.min.split.size",1),minSplitSize)
//hadoop1.2.1中mapred-default.xml文件中mapred.min.split.size=0，所以job.getLong("mapred.min.split.size",1)=0，而minSplitSize是InputSplit中的一个数据成员，在File//Split中值为1.所以minSize=1，其目的就是得到配置中的最小值。
splitSize=Math.max(minSize,Math.min(goalSize,blockSize))
//真正的分片大小就是取按照用户设置的map数量计算出的goalSize和块大小blockSize中最小值(这是为了是分片不会大于一个块大小，有利于本地化计算)，并且又比minSize大的值。