（1）Text:文件按照行划分，key就是这一行在文件中的偏移量，value就是这一行文本
（2）FiexedLength：读取输入文件的固定长度的记录，这种文件不该是文本文件，二进制文件比较多
（3）KeyValue：文件按照行分割，按分隔符把一行数据切割，前面是key，后面是value组成，key 和 value的分隔符若没有指定，那么整行为key，value为空
（4）NLine：是可以将N行数据划分为一个Split,作为MapTask输入
（5）CombineTextInputFormat：把多个小文件合并成一个切片处理，提高处理效率
（6）自定义
用户根据业务实现三个方法：map(),setup(),cleanup()
（1）默认实现HashPartitioner，逻辑是根绝key得哈希值和numReduces来返回一个分区号
mapreduce强制按照key进行排序
（1）当我们用自定义得对象作为key来输出时，就必须实现WritableComparable接口，重写其中CompareTo()方法
（2）部分排序：对最终输出得每一个文件进行内部排序
（3）全排序：对所有数据进行排序，通常只有一个reduce
（4）二次排序：排序的条件有两个
Combiner合并可以提高程序的执行效率，减少IO传输。但是使用不能影响原有业务的处理结果
在reduce端对key进行分组，应用于：在接收的key为bean对象时，想让一个或者几个字段相同的key进入到同一个reduce方法，可以采用分组排序
用户根据业务实现三个方法;reduce(),setup(),cleanup()
（1）默认实现类是TextOutputFormat。功能逻辑是，将每一对kv对，向目标文件输出一行
（2）将SequenceFileOutputFormat输出作为后续Mapreduce任务的输入，这便是一种很好的输出形式，格式紧凑，容易被压缩
原文：https://www.cnblogs.com/hapyygril/p/14018805.html