一个输入分片( in put split)就是能够被单个map 操作 处理的输入块. 每一个map 操作只处理一个输入分片，并且一个一个地处理每条记录，也就是一个键/值对。输入分片和记录都是逻辑上的，并不必要将它们对应到文件(虽然一般情况下都是这样的)。在数据库中.
一个输入分片可以是一个表 的若干行，而一条记录就是这若干行中的一行(事实上DBlnputFormat 就是这么
的，它是一种可以从关系数据库获取数据的一种格式).
①JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片InputSplit；
②一个分片不是数据本身，而是可分片数据的引用（你要用它的时候，根据他的应用地址，就找到了原始文件数据）；一个InputSplit 有一个以字节为单位的长度以及一组存储位置(即一组主机名).存储位置是为了让 MapReduce
系统将map 操作放在离存储位置最近的机上，而长度是为了将单元 排序以使得最大的单元能够最先得到处理，以提高效率(这也是一种贪心近似算法) 。
③InputFormat接口负责生成分片；
源码位置：org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input包(新)， org.apache.hadoop.mapred.lib
包(旧)
查看其中FileInputFormat类中的getSplits（）方法；
computeSplitSize（）函数决定分片大小；
JobClient 调用getSplits() 方法，并以numSplits（如上图所示，新api传入的上下文，自然是可以的，必然含有分割的所有需要的数据） 为参数传入期望的map 任务 数，这个参数将作为一个参考值. InputFormat可以返回一个不同于这个值个数的单元。在计算好实际的分布的个数后，客户端将它们发送到jobtracker
上. jobtracker 会使用它们的存储位置信息将它们调度到相应的tasktracker 上执行。 在tasktracker 上， map 任务会将输入分片传递到InputFormat 的 getRecordReader()
方法中从而获得相应的RecordReader. RecordReader 基本就是记录上的迭代器，map 任务会使用RecordReader 来读取记录并且生成键/值对，然后再传递给map 函数.
请看Mapper’s run()方法：
当执行了setup()，nextKeyValue()会被上下文重复调用。当所有的split记录遍历之后，map执行cleanup()。
这边是分片输入的相关知识。
各种输入类的结构关系图：