mapreduce作业会根据输入目录产生多个map任务, 通过多个map任务并行执行来提高作业运行速度, 但如果map数量过少, 并行量低, 作业执行慢,；如果map数过多, 资源有限, 也会增加调度开销. 因此, 根据输入产生合理的map数,为每个map分配合适的数据量, 能有效的提升资源利用率, 并使作业运行速度加快.
InputFormat这个类是用来处理Map的输入数据的，任务开始时，InputFormat先将HDFS里所有输入文件里的数据分割成逻辑上的InputSpilt对象。这里的split是HDFS中block的部分或者一整块或几个快中的数据的逻辑分割，一个split对应于一个Map，所以Map的数量是由split的数量决定的。
假设put一个160M的文件到HDFS上，blockSize为默认的64M，那么该文件在HDFS上会分成3个block保存。mapper的数量是由输入的分片决定的。默认情况下输入的分片和block的数量一样，计算公式为：splitSiz=Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blockSize));
mapred.min.split.size设置minSize，mapred.max.split.size设置maxSize,minSize默认为1，maxSize默认为Long.MAX_VALUE?
所以默认情况下用该文件作为mapreduce的输入文件的话，160/64=3,会生成3个mapper用来处理输入。
按照这个公式，若想减少分片的数量，那么可以增大minSize，比如将minSize改为80，160/80=2，只会产生2个分片即两个map.
若想增加分片的数量，那么可以减小maxSize,比如将maxSize改为32,160/32=6,产生6个分片即6个map.
每个文件是单独分片的，比如两个文件一个65M，一个129M，第一个文件默认分成了64,1，第二个分成64,64,1，剩下的第一个文件的1M碎片和第二个文件的1M碎片再合并成一个分片，总共4个分片即4个map.
一个job的总map数量是可以控制的，每个节点上的map数量也是可以控制的.
简单来讲就是切分的原则是splitSize不会小于minSize，不会大于maxSize，如果blockSize能够满足以上要求就取blockSize，如果不能的话就在maxSize和minSize中取值
