在MapReduce中,Mapper的输入是:

在MapReduce编程模型中，Mapper的输入是一组键值对（key-value pairs）。这些输入数据通常来源于分布式文件系统（如HDFS）中的文件。具体来说，Mapper的输入格式和来源可以有多种情况：

1. **文本文件**：如果输入的数据是一个或多个文本文件，那么每一行会被作为一个独立的记录传递给Mapper。默认情况下，每行的偏移量（offset）作为键，行内容作为值。

2. **二进制文件**：对于非文本文件，比如图像、视频等，可以通过自定义的InputFormat来处理。在这种情况下，输入的键值对可以是任意类型，取决于具体的实现。

3. **数据库**：在某些高级应用中，Mapper的输入也可以来自数据库或其他数据源。这需要通过自定义的InputFormat来实现数据的读取。

4. **其他数据结构**：除了简单的键值对，复杂的数据结构也可以通过自定义的InputFormat进行处理，例如JSON、XML等格式的数据。

总之，Mapper的输入是非常灵活的，可以根据实际需求进行定制。下面是一个简单的例子，展示了如何定义一个Mapper类：

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 在这里编写处理逻辑
        String line = value.toString();
        // 假设我们要统计单词出现的次数
        String[] words = line.split("\\s+");
        for (String word : words) {
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
        }
    }
}

在这个例子中，Mapper的输入是文本文件中的每一行，键是行的偏移量，值是行的内容。Mapper会将每一行拆分成单词，并输出每个单词及其出现次数。