简述一个文件只有一行，但是这行有 100G 大小，mr 会不会切分，我们应该怎么解决 ？
在Hadoop的MapReduce框架中，输入文件通常是根据HDFS上的块大小（例如128MB或256MB）来进行切分的，每个块生成一个map任务。但是，如果你有一个文件，尽管它只包含一行，但这行有100GB大小，这在Hadoop中会遇到一些特殊的挑战：
MapReduce是否会切分这个文件？
- 不会自动切分：MapReduce默认情况下是不会将一个记录（在这种情况下，是一行）分割到多个map任务中的。因此，整个100GB的行将由一个单独的map任务处理，这可能会导致资源分配不均和效率低下。
如何解决这个问题？
- 自定义InputFormat：可以编写一个自定义的InputFormat，使其能够处理大行。这种InputFormat可以将一个大的行分割成多个部分，每部分由一个map任务处理。
-
预处理数据：在执行MapReduce之前，可以使用其他工具（如UNIX分割命令）预处理文件，将单个大行分割成多个较小的行。这样，标准的Hadoop InputFormat就可以有效地处理这些行了。
-
调整块大小：虽然不是解决这个特定问题的直接方法，但是可以考虑调整HDFS的块大小。对于包含非常大行的大文件，增加块大小可能会提高处理效率。
-
使用流式处理工具：考虑使用如Apache Spark等更现代的大数据处理工具，这些工具在处理大型单行数据时可能更加灵活和高效。
在处理这类异常数据时，最关键的是要考虑数据的实际特点和处理需求，选择或设计合适的处理机制。