假设你的JAVA M-R job的输入文件是大量纯文本文件，而且每个文件都比较小（例如几百K），那么job运行起来之后会占用大量mapper数，导致Hadoop集群资源被过度消耗。这种情况可以通过合并输入文件来避免。
Hadoop本身已经提供了这种支持。方法很简单，大致代码如下：
Job job = Job.getInstance(getConf());
job.setJarByClass(getClass());
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
FileInputFormat.addInputPaths(job, "your_input_path");
job.setMapperClass(YourMapper.class);
job.setReducerClass(YourReducer.class);
关键就是要使用 CombineTextInputFormat。
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然后在调用该JAVA程序的shell脚本中，向程序传入参数：
-D mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=268435456
这设置了每一个split的大小为 268435456 字节（即 256MB，1024*1024*256=268435456）。如果不设置，一般情况下是不行的，因为程序会把所有输入合并到一个split中，如果输入数据量超大，job就跑不动了。
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