我们先看一看map中对reduce个数产生影响的两个参数
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每个reduce任务处理的数据量，默认为1000^3=1G）
hive.exec.reducers.max（每个任务最大的reduce数，默认为999）
hive计算reducer数的公式很简单N=min(参数2，总输入数据量/参数1) ,即如果reduce的输入（map的输出）总大小不超过1G,那么只会有一个reduce任务.。
针对有些hql，由于我们的产生的计算中间数据量很庞大，那么必然到导致我们的reduce数目过大，甚至超过我们现有集群的全部reduce slots，如果计算时间过长， 这必然导致后续提交的reduce任务处于超长的等待阶段，解决办法办法为一下两种
1.更换或者实现更加公平的作业调度器。
2.限制 hive.exec.reducers.max = 集群内slots的*0.75
