InputFormat接口(package org.apache.hadoop.mapreduce包中)里包括两个方法：getSplits()和createRecordReader()，这两个方法分别用来定义输入分片和读取分片的方法。
public abstract class InputFormat<K, V> {
public abstract
List<InputSplit> getSplits(JobContext context
) throws IOException, InterruptedException;
public abstract
RecordReader<K,V> createRecordReader(InputSplit split,
TaskAttemptContext context
) throws IOException,
InterruptedException;
}
getSplits()负责将文件切分成多个分片(InputSplit)，但InputSplit并没有实际切分文件，而只是说明了如何切分数据，也就是说，InputSplit只是逻辑上的切分。createRecordReader()则创建了RecordReader，用来从InputSplit读取记录。
再看InputSplit类，它包括了getLength()和getLocation()两个方法。getLength()方法用来获取InputSplit的大小，getLocation()则用来获取InputSplit的位置。
public abstract class InputSplit {
public abstract long getLength() throws IOException, InterruptedException;
public abstract
String[] getLocations() throws IOException, InterruptedException;
}
每个InputSplit对应一个map任务。作为map的输入，在逻辑上提供了这个map任务所要处理的key-value对。
InputSplit只是定义了如何切分文件，但并没有定义如何访问它，这个工作由RecordReader来完成。RecordReader的实例是由InputFormat定义的。例如，在InputFormat的默认子类TextInputFormat中，提供了LineRecordReader。
package org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input;
public class TextInputFormat extends FileInputFormat<LongWritable, Text> {
@Override
public RecordReader<LongWritable, Text>
createRecordReader(InputSplit split,
TaskAttemptContext context) {
return new LineRecordReader();
}
LineRecordReader会把文件的每一行作为一个单独的记录，并以行偏移为键值。这也就解释了WordCount例子中，行偏移为key值，每一行的内容作为value的原因。
本文基于hadoop1.2.1
如有错误，还请指正
参考文章：《Hadoop应用开发技术详解》 刘刚