从MapReduce框架的执行流程，我们知道，输入文件会被分成多个splits，每个split对应一个Mapper，所以Mapper的数量由splits的数目决定。
而Reducer的数目可以通过job.setNumReduceTasks()函数来设置，默认情况下只有一个，有些时候，Reducer只有一个并不是性能最高，因此我们究竟设置多少个Reducer合适呢？
在hadoop中，有个叫做slots的概念，Mapper或者Reducer执行时都得获得一个splot才能继续，否则只能等待。Slot可以理解为TaskTracker能并发执行多少个任务。
Slot分为mapper slot 和Reducer slot，分别对应最大可执行的mapper数和reducer数。用户可以通过修改mapred-site.xml文件的mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum来设置slot的值，默认为2.
集群中reducer slot的总数==总结点数*每个节点的reducer slot数目，每个节点的reducer slot数目由mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum来确定。
Reducer的最佳的数目值与总的reducer slot数目有关，reducer的最佳数目值应该略小于reducer slot的总数。这样做的目的：首先让所有的reducer可以并行执行，其次对于未分配的slot,可以在reducer发生故障时，立即分配给新创建的Reducer.
当然，在设置Reducer数目的时候还得考虑Mapper的数目。按照MapReduce的思想，应该Mapper的数目>=Reducer的数目。
假设Mapper的数目<Reducer的数目，那么按照MapReduce的流程，就会有Reducer剩余，剩余的Reducer根本收不到来自Mapper的输入，白白浪费资源。
因此，不管如何，Reducers<Mappers是必不可少的前提。
当然，MapReduce的值也不是随意设定的，他和机器的内存以及处理器核数等等都有关系，真是的集群环境需要考虑的还有很多。
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