MapReduce編程是一種用于處理大數據集的編程范式，它主要包括兩個階段：Map階段和Reduce階段。在這兩個階段中，輸入和輸出的數據格式可以根據具體的應用場景進行定制。以下是一些常見的MapReduce編程的輸入輸出格式：
文本文件（Text File）：這是最常見的輸入輸出格式，MapReduce將文本文件中的每一行記錄進行處理。在Map階段，輸入的文本文件會被分割成多個片段，每個片段由一個Map任務處理。在Reduce階段，輸出的結果會被寫入到一個或多個文本文件中。
鍵值對（Key-Value Pair）：MapReduce的輸入輸出格式通常是鍵值對的形式。在Map階段，輸入的數據會被轉換成鍵值對的形式，然后傳遞給Reduce階段。在Reduce階段，輸出的結果也是鍵值對的形式。
SequenceFile：SequenceFile是Hadoop中的一種二進制文件格式，它可以存儲任意類型的鍵值對。SequenceFile在MapReduce中被廣泛使用，因為它提供了更高的性能和更好的壓縮比。
Avro：Avro是一種用于序列化和反序列化數據的數據格式，它可以用于MapReduce的輸入輸出。Avro具有良好的性能和緊湊的數據表示，因此在處理大量數據時非常有用。
Parquet：Parquet是一種用于存儲和查詢大型數據集的列式存儲格式。它支持高效的數據壓縮和索引，因此在處理大量數據時具有良好的性能。
JSON：JSON是一種輕量級的數據交換格式，可以用于MapReduce的輸入輸出。在處理非結構化數據時，JSON是一種非常有用的數據格式。
CSV：CSV是一種常見的表格數據格式，可以用于MapReduce的輸入輸出。在處理結構化數據時，CSV是一種非常有用的數據格式。
Protocol Buffers：Protocol Buffers是一種用于序列化和反序列化數據的數據格式，它可以用于MapReduce的輸入輸出。Protocol Buffers具有良好的性能和緊湊的數據表示，因此在處理大量數據時非常有用。
Thrift：Thrift是一種用于序列化和反序列化數據的數據格式，它可以用于MapReduce的輸入輸出。Thrift具有良好的性能和緊湊的數據表示，因此在處理大量數據時非常有用。
這些輸入輸出格式只是MapReduce編程中常見的一些格式，實際上，你可以根據具體的應用場景自定義輸入輸出格式。在實際開發中，你需要根據數據的特點和處理需求選擇合適的輸入輸出格式。
