注意标題：Map Task數目的确定和Reduce Task數目的指定————自然得到結論，前者是後者決定的，後者是人為指定的。檢視源碼可以很容易看懂
1、MapReduce作業中Map Task數目的确定：
1）MapReduce從HDFS中分割讀取Split檔案，通過Inputformat交給Mapper來處理。Split是MapReduce中最小的計算單元，一個Split檔案對應一個Map Task
2）預設情況下HDFS種的一個block，對應一個Split。
3）當執行Wordcount時：
（1）一個輸入檔案小雨64MB，預設情況下則儲存在hdfs上的一個block中，對應一個Split檔案，是以将産生一個Map Task。
（2）如果輸入一個檔案為150MB，預設情況下儲存在HDFS上的三個block中，對應三個Split檔案，是以将産生三個Map Task。
（3）如果有輸入三個檔案都小于64MB，預設情況下會儲存在三個不同的block中，也将産生三個Map Task。
4）使用者可自行指定block與split的關系，HDSF中的一個block，一個Split也可以對應多個block。Split與block的關系都是一對多的關系。
5）總結MapReduce作業中的Map Task數目是由：
（1）輸入檔案的個數與大小
（2）hadoop設定split與block的關系來決定。
2、MapReduce作業中Reduce Task數目的指定：
1）JobClient類中submitJobInternal方法中指定：int reduces=jobCopy.getNumReduceTasks();
2）而JobConf類中，public int getNumReduceTasks(){return geInt("mapred.reduce.tasks",1)}
是以，Reduce Task數目是由mapred.reduce.tasks指定，如果不指定則預設為1.
這就很好解釋了wordcount程式中的reduce數量為1的問題，這時候map階段的partition（分區）就為1了。
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