（1）默認map個數(shù)
如果不進行任何設(shè)置，默認的map個數(shù)是和blcok_size相關(guān)的。
default_num = total_size / block_size;
（2）期望大小
可以通過參數(shù)mapred.map.tasks來設(shè)置程序員期望的map個數(shù)，但是這個個數(shù)只有在大于default_num的時候，才會生效。
goal_num = mapred.map.tasks;
（3）設(shè)置處理的文件大小
可以通過mapred.min.split.size 設(shè)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(shù)
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(shù)據(jù)是不能跨越文件的，也就是說min_map_num >= input_file_num。 所以，最終的map個數(shù)應該為：
final_map_num = max(compute_map_num, input_file_num)
經(jīng)過以上的分析，在設(shè)置map個數(shù)的時候，可以簡單的總結(jié)為以下幾點：
（1）如果想增加map個數(shù)，則設(shè)置mapred.map.tasks 為一個較大的值。
（2）如果想減小map個數(shù)，則設(shè)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(shù)，則需要將小文件merger為大文件，然后使用準則2。
到此，關(guān)于“hadoop中map的個數(shù)是多少”的學習就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續(xù)學習更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注箭頭云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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