你需要理解 RecordReader . Block 数据存储在磁盘上的硬绑定字节数。所以，如果说一个256MB的数据块，就意味着磁盘上有256MB的数据块。Map器从块中获取1条记录，对其进行处理；还有下一个——定义记录的责任就在你身上 RecordReader .
什么是唱片？如果我把块比作 table , record 是表中的一行。现在想想这个——如何在mapper中处理一个块数据，毕竟不能在一个随机字节的数据上写逻辑。从Map器的Angular 来看，只有当输入数据“有意义”或具有数据的结构或逻辑块（从Map器逻辑的Angular 来看）时，才能有逻辑。
这个逻辑块称为 record . 默认情况下，一行数据是默认实现中的逻辑块。但有时，将一行数据作为逻辑数据是没有意义的。有时，根本就没有线（假设它是mp4类型的数据，Map器需要一首歌曲作为输入）！
假设您在mapper中有一个要求，需要同时处理5条连续的线。在这种情况下，您需要覆盖 RecordReader 实现了5行 one record 一起交给制图员。
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你们的理解是正确的
inputformat：打开数据源并将数据分成块
recordreader：实际上将块解析为键/值对。
对于 JavaDoc 输入格式错误
inputformat描述map reduce作业的输入规范。map reduce框架依赖于作业的inputformat来：
将输入文件拆分为逻辑InputSplit，然后将每个逻辑InputSplit分配给一个单独的Map器。
提供recordreader实现，用于从逻辑inputsplit中提取输入记录以供Map程序处理。
从第一点开始，一个块并不是Map器的精确输入；这是一个相当复杂的问题 InputSplit . e、 g.考虑一个zip文件（用 GZIP ). zip文件是 ZipEntry （每个压缩文件）。从处理的Angular 来看，zip文件是不可拆分的。意思是 InputSplit 对于一个zip文件，它将由几个块组成（实际上是用来存储特定zip文件的所有块）。这是以牺牲数据局部性为代价的。i、 即使zip文件已损坏并存储在 HDFS 在不同的节点，整个文件将被移动到运行Map器的节点。这个 ZipFileInputFormat 提供默认的记录读取器实现 ZipFileRecordReader ，它的逻辑是 ZipEntry （压缩文件）的Map器键值。

你已经基本上自己回答了这个问题，希望我的解释能有所帮助。
记录是一个特定于mapreduce的术语，用于键值对。一个mapreduce作业可以有几种不同类型的记录-在wordcount示例中，Map器输入记录类型是 <Object, Text> ，Map器输出/还原器输入记录类型为 <Text, IntWritable> ，并且减速器输出记录类型也是 <Text, IntWritable> .
inputformat负责定义如何将块拆分为单个记录。正如您所确定的，有许多inputformat，每个inputformat都负责实现管理如何将数据拆分为记录的代码。
块本身没有记录的概念，因为在Map器读取数据之前，不会创建记录。可以有两个单独的mapreduce作业，它们读取相同的块，但使用不同的输入格式。就hdfs而言，它只是存储一个大数据块。
没有“条件”来定义如何分割数据-您可以创建自己的inputformat并根据需要分割数据。