在map階段讀取資料前，fileinputformat會將輸入檔案分割成split。split的個數決定了
map的個數。
影響map個數，即split個數的因素主要有：
1）hdfs塊的大小，即hdfs中dfs.block.size的值。如果有乙個輸入檔案為1024m，當塊為
256m時，會被劃分為4個split；當塊為128m時，會被劃分為8個split。
2）檔案的大小。當塊為128m時，如果輸入檔案為128m，會被劃分為1個split；當塊為256m，
會被劃分為2個split。
3）檔案的個數。fileinputformat按照檔案分割split，並且只會分割大檔案，即那些大小超過
hdfs塊的大小的檔案。如果hdfs中dfs.block.size設定為64m，而輸入的目錄中檔案有100個，則
劃分後的split個數至少為100個。
4）splitsize的大小。分片是按照splitszie的大小進行分割的，乙個split的大小在沒有設定的情況下，
預設等於hdfs block的大小。但應用程式可以通過兩個引數來對splitsize進行調節。
map個數的計算公式如下：
1，splitsize=max(minimumsize,min(maximumsize,blocksize))。如果沒有設定minimumsize和maximumsize
，splitsize的大小預設等於blocksize
2，計算公式
計算過程可以簡化為如下的公式，詳細演算法可以參照fileinputsplit類中的getsplits方法
total_split ;
for(file ：輸入目錄中的每個檔案)
total_split+=file_split;
}
MapReduce中的map個數
在map階段讀取資料前，fileinputformat會將輸入檔案分割成split。split的個數決定了 map的個數。影響map個數 split個數 的主要因素有 1 檔案的大小。當塊 dfs.block.size 為128m時，如果輸入檔案為128m，會被劃分為1個split 當塊為256m，...
mapreduce中map和reduce個數
一 控制hive任務中的map數 1.通常情況下，作業會通過input的目錄產生乙個或者多個map任務。主要的決定因素有 input的檔案總個數，input的檔案大小，集群設定的檔案塊大小 目前為128m,可在hive中通過set dfs.block.size 命令檢視到，該引數不能自定義修改 2....
mapreduce中MAP數量如何控制？
一 果斷先上結論 1.如果想增加map個數，則設定mapred.map.tasks 為乙個較大的值。2.如果想減小map個數，則設定mapred.min.split.size 為乙個較大的值。3.如果輸入中有很多小檔案，依然想減少map個數，則需要將小檔案merger為大檔案，然後使用準則2。二 原...