首先通过InputFormat的getSplits方法得到所有的输入分区；然后确定需要抽样扫描的分区数目，取输入分区总数与用户输入的maxSplitsSampled两者的较小的值得到splitsToSample；然后对输入分区数组shuffle排序，打乱其原始顺序；然后循环逐个扫描每个分区中的记录进行采样，循环的条件是当前已经扫描的分区数小于splitsToSample或者当前已经扫描的分区数超过了splitsToSample但是小于输入分区总数并且当前的采样数小于最大采样数numSamples。
每个分区中记录采样的具体过程如下：
从指定分区中取出一条记录，判断得到的随机浮点数是否小于等于采样频率freq，如果大于则放弃这条记录，然后判断当前的采样数是否小于最大采样数，如果小于则这条记录被选中，被放进采样集合中，否则从【0，numSamples】中选择一个随机数，如果这个随机数不等于最大采样数numSamples，则用这条记录替换掉采样集合随机数对应位置的记录，同时采样频率freq减小变为freq*(numSamples-1)/numSamples。然后依次遍历分区中的其它记录。
SplitSampler从s个分区中采样前n个记录，是采样随机数据的一种简便方式。SplitSampler类有两个属性：numSamples（最大采样数），maxSplitsSampled（最大分区数）。其getSample方法实现如下：
public K[] getSample(InputFormat<K,V> inf, JobConf job) throws IOException {
InputSplit[] splits = inf.getSplits(job, job.getNumMapTasks());
ArrayList<K> samples = new ArrayList<K>(numSamples);
int splitsToSample = Math.min(maxSplitsSampled, splits.length);
int splitStep = splits.length / splitsToSample;
int samplesPerSplit = numSamples / splitsToSample;
long records = 0;
for (int i = 0; i < splitsToSample; ++i) {
RecordReader<K,V> reader = inf.getRecordReader(splits[i * splitStep],
job, Reporter.NULL);
K key = reader.createKey();
V value = reader.createValue();
while (reader.next(key, value)) {
samples.add(key);
key = reader.createKey();
++records;
if ((i+1) * samplesPerSplit <= records) {
break;
}
}
reader.close();
}
return (K[])samples.toArray();
}