轉載自：如何在hadoop中控制map的個數hadoop提供了一個設置map個數的參數mapred.map.tasks，我們可以通過這個參數來控制map的個數。但是通過這種方式設置map的個數，并不是每次都有效的。原因是mapred.map.tasks只是一個hadoop的參考數值，最終map的個數，還

轉載自：如何在hadoop中控制map的個數 hadoop提供了一個設置map個數的參數mapred.map.tasks，我們可以通過這個參數來控制map的個數。但是通過這種方式設置map的個數，并不是每次都有效的。原因是mapred.map.tasks只是一個hadoop的參考數值，最終map的個數，還取決于其他的因素。 為了方便介紹，先來看幾個名詞： block_size : hdfs的文件塊大小，默認為64M，可以通過參數dfs.block.size設置 total_size : 輸入文件整體的大小 input_file_num : 輸入文件的個數 （1）默認map個數 如果不進行任何設置，默認的map個數是和blcok_size相關的。 default_num = total_size / block_size; （2）期望大小 可以通過參數mapred.map.tasks來設置程序員期望的map個數，但是這個個數只有在大于default_num的時候，才會生效。 goal_num = mapred.map.tasks; （3）設置處理的文件大小 可以通過mapred.min.split.size 設置每個task處理的文件大小，但是這個大小只有在大于block_size的時候才會生效。 split_size = max(mapred.min.split.size, block_size); split_num = total_size / split_size; （4）計算的map個數 compute_map_num = min(split_num, max(default_num, goal_num)) 除了這些配置以外，mapreduce還要遵循一些原則。 mapreduce的每一個map處理的數據是不能跨越文件的，也就是說max_map_num <= input_file_num。 所以，最終的map個數應該為： final_map_num = min(compute_map_num, input_file_num) 經過以上的分析，在設置map個數的時候，可以簡單的總結為以下幾點： （1）如果想增加map個數，則設置mapred.map.tasks 為一個較大的值。 （2）如果想減小map個數，則設置mapred.min.split.size 為一個較大的值。 （3）如果輸入中有很多小文件，依然想減少map個數，則需要將小文件merger為大文件，然后使用準則2。

原文地址：如何在Hadoop中控制map的個數, 感謝原作者分享。

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