1、设置ReduceTask
reducetask的并行度同样影响整个job的执行并发度和执行效率，但与maptask的并发数由切片数决定不同，Reducetask数量的决定是可以直接手动设置
//默认值是1，手动设置为4
job.setNumReduceTasks(4);
2、注意
（1）如果数据分布不均匀，就有可能在reduce阶段产生数据倾斜
（2）reducetask数量并不是任意设置，还要考虑业务逻辑需求，有些情况下，需要计算全局汇总结果，就只能有1个reducetask。
（3）具体多少个reducetask，需要根据集群性能而定。
（4）如果分区数不是1，但是reducetask为1，是否执行分区过程。答案是：不执行分区过程。因为在maptask的源码中，执行分区的前提是先判断reduceNum个数是否大于1。不大于1肯定不执行。
3、实验：测试reducetask多少合适。
（1）实验环境：1个master节点，16个slave节点：CPU:8GHZ，内存: 2G
（2）实验结论
表1 改变reduce task （数据量为1GB）
| Map task =16 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Reduce task | 1 | 5 | 10 | 15 | 16 | 20 | 25 | 30 | 45 | 60 |
| 总时间 | 892 | 146 | 110 | 92 | 88 | 100 | 128 | 101 | 145 | 104 |
4、ReduceTask工作机制
（1）Copy阶段
ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。
（2）Merge阶段
在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。
（3）Sort阶段
按照MapReduce语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。
（4）Reduce阶段
reduce()函数将计算结果写到HDFS上。