简述HDFS Block与MapReduce split之间的联系。

HDFS中的数据被分成固定大小的块（Block），默认情况下块大小为128MB，每个块都会被复制多个副本以实现数据冗余和容错。而MapReduce作业将数据分成逻辑上的切片（Split）并分配给不同的Map任务进行处理。Split的大小通常与块的大小相同，因为MapReduce任务的输入数据来自HDFS中的文件，因此Split是由HDFS中的Block组成。

MapReduce的InputFormat是一个用于读取HDFS中输入数据的抽象类，它定义了如何将输入数据分割成Split、如何读取Split中的数据等方法。默认情况下，InputFormat的实现类是FileInputFormat，它会将每个文件划分为多个Split。如果一个文件大小小于一个块的大小，则该文件只会产生一个Split，但如果文件大小大于一个块的大小，则该文件会被分割成多个Split，每个Split大小为一个块的大小。

因此，HDFS中的Block和MapReduce中的Split是密切相关的，它们都是为了更好地管理和处理大规模数据而设计的。在MapReduce作业中，InputFormat会将Split分配给不同的Map任务进行处理，每个Map任务会读取一个或多个Split中的数据进行计算。在处理完毕后，MapReduce框架会将Map任务的输出结果进行Shuffle操作，最终由Reduce任务进行结果汇总和处理。