原文链接：http://blog.csdn.net/aaa1117a8w5s6d/article/details/33781319
- map task的数量即mapred.map.tasks的参数值，用户不能直接设置这个参数。Input Split的大小，决定了一个Job拥有多少个map。默认input split的大小是128M（与dfs.block.size的默认值相同）。然而，如果输入的数据量巨大，那么默认的128M的block会有几万甚至几十万的Map Task，集群的网络传输会很大，最严重的是给Job Tracker的调度、队列、内存都会带来很大压力。mapred.min.split.size这个配置项决定了每个 Input Split的最小值，用户可以修改这个参数，从而改变map task的数量。
- 一个恰当的map并行度是大约每个节点10-100个map，且最好每个map的执行时间至少一分钟。
- reduce task的数量由mapred.reduce.tasks这个参数设定，默认值是1。
- 合适的reduce task数量是0.95或者1.75*( nodes * mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum), mapred.tasktracker.tasks.reduce.maximum的数量一般设置为各节点cpu core数量，即能同时计算的slot数量。对于0.95，当map结束时，所有的reduce能够立即启动；对于1.75，较快的节点结束第一轮reduce后，可以开始第二轮的reduce任务，从而提高负载均衡。
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对一 个job的map数和reduce数的设定对一个job的运行是非常重要的，并且非常简单。以下是一些设 置这几个值的经验总结：
- 如果job的每个map或者 reduce task的运行时间都只有30-40秒钟，那么就减少该job的map或者reduce数，每一个task(map|reduce)的setup和加入到 调度器中进行调度，这个中间的过程可能都要花费几秒钟，所以如果每个task都非常快就跑完了，就会在task的开始和结束的时候浪费太多的时间。JVM 的reuse方式也可以解决 这个问题。
- 如 果某个input的文件 非常的大，比如 1TB，可以考虑将hdfs上的每个block size设大，比如设成256MB或者512MB，这样map和reduce的数据 可以减小。而且用户还可以通过命令 ：
hadoop distcp -Ddfs.block.size=$[256*1024*1024] /path/to/inputdata /path/to/inputdata-with-largeblocks的方式来将已经存在咋hdfs上的数据进行大块化。然后删除掉原先的文件。 - 只 要每个task都运行至少30-40秒钟，就可以考虑将mapper数扩大，比如集群的map slots为100个，那么就不要将一个job的mapper设成101，这样前100个map能够并行完成，而最后一个map要在前100个 mapper结束后才开始，因此在reduce开始运行前，map阶段的时间几乎就要翻倍。
- 尽量不要运行太多的reduce task。对大多数job来说，最好rduce的个数最多和集群中的reduce持平，或者比集群的 reduce slots小。这个对于小集群而言，尤其重要。
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MapReduce框架将文件分为多个splits，并为每个splits创建一个Mapper，所以Mappers的个数直接由splits的数目决定。而Reducers的数目可以通过job.setNumReduceTasks()函数设置，默认情况只有一个Reducer。在真正的集群环境下，如果默认，那么所有的中间数据会发送给唯一的Reducer，导致任务变得非常缓慢。究竟设多少个Reducers合适呢？为了解决这个问题，首先来了解一下slots的概念。
slots有点类似一个资源池，每个任务（map和reduce）执行时都必须获得一个slot才能继续，否则只能等待。当一个任务完成后，该任务就归还slot，这个过程有点类似释放资源到资源池中。显然，每一个获得资源的任务都可以立即执行，无需等待。另一方面，mapreduce的任务由tasktracker节点负责执行的，所以slots可进一步理解为tasktrackers能够并发执行多个任务。slots分为mapper slots和reducer slots，分别对应最大可并行执行的mapper和reducer数。用户可以通过修改mapred-site.xml配置文件的mapred.tasktracker.map.tasks.maxmum来设置slots的值，默认为2.
集群中可用rducer slots 的总数等于集群中的总结点数乘以每个节点有多少个slots。reducers 数目的最佳值和reducer slots的总数有关，通常情况下，让reducers的数目略小于reducer slots的总数，这样的目的：首先reducers可以并行执行，减少排队时间；其次对于未执行reducer的slots可以在其他reducer发生故障时，立即分配给新创建的reducer，不会明显 加长任务总时间。
如果出现reducers》mappers的情况就不合理了，这样有些mappers会工作消耗资源开销，但是对任务没有任何帮助。