MapReduce中如何控制reducer的数量

1，在缺省情况下，一个mapreduce的job只有一个reducer；在大型集群中，需要使用许多reducer，中间数据都会放到一个reducer中处理，如果reducer数量不够，会成为计算瓶颈。

2，reducer的最优个数与集群中可用的reducer的任务槽数相关，一般设置比总槽数稍微少一些的reducer数量；hadoop文档中推荐了两个公式：

0.95*NUMBER_OF_NODES*mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum

1.75*NUMBER_OF_NODES*mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum

备注：NUMBER_OF_NODES是集群中的计算节点个数；

mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum：每个节点所分配的reducer任务槽的个数；

3，在代码中通过：JobConf.setNumReduceTasks(Int numOfReduceTasks)方法设置reducer的个数；
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作者：播种生活 
来源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/momomi_2005/article/details/23050605 
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