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根据MapRudece的原理，我们从4个过程去分析MR的源码：
Split阶段；
MapTask阶段；
Shuffle阶段；
ReduceTask阶段；
下面首先介绍Split阶段的源码。
MR是通过JobSubmitter.submitJobInternal提交给RM的
在submitJobInternal中通过writeSplits(JobContext job, Path jobSubmitDir)将job的输入文件进行split
writeSplit只是对新旧api进行了下封装，根据你的代码选择新旧api，这里调用writeNewSplits使用新API对file进行split
整个切片的逻辑过程主要就是在writeNewSplit里
进入writeNewSplits()方法，可以看出该方法首先获取splits数组信息后，排序，将会优先处理大文件，最终返回mapper数量。这其中又分为两部分：确定切片数量 和 写入切片信息。 确定切片数量的任务交由FileInputFormat的getSplits(job)完成，写入切片信息的任务交由JobSplitWriter.createSplitFiles(jobSubmitDir, conf, jobSubmitDir.getFileSystem(conf), array)方法，该方法会将切片信息和SplitMetaInfo都写入HDFS中。return array.length，返回的是map任务数，默认map的数量是： default_num = total_size / block_size;
其内部逻辑主要分为以下几个步骤：
创建InputFormat实例，用实例调用getSplits方法对文件进行切分，getSplits内部是切分的主要逻辑；
将切片文件根据split的大小进行sort逆序排序；
createSplitFiles：将保存切片信息的array数组落地到文件；
getSplits主要是将files进行切片，将文件路径path、偏移量(即起始位置，是该split在整个文件中的起始位置)、切分大小splitSize、偏移量所在block的locations信息Host和在内存中的host信息写入FileSplit对象中，一个split对应一个对象，最后放入splits中返回。
createSplitFiles创建的文件包括两个，分别是记录切片的切片文件和记录切片元数据的切片元数据文件 。
补充内容：
getSplits方法中split切片的大小
首先要区分两个概念：块（block）和切片（split）。块是HDFS中的概念，文件在HDFS中是以块为单位进行存储。切片是MapReduce中的概念；
split的大小由公式可知，取决于minSize、blockSize、maxSize三者之间的大小关系；从而也决定了split和block块的大小关系，我们在实际使用中要保证split和block是一对一的关系；
关于如何进行MapReduce中的JobSplit源码分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。