1,在缺省情况下,一个mapreduce的job只有一个reducer;在大型集群中,需要使用许多reducer,中间数据都会放到一个reducer中处理,如果reducer数量不够,会成为计算瓶颈。
2,reducer的最优个数与集群中可用的reducer的任务槽数相关,一般设置比总槽数稍微少一些的reducer数量;Hadoop文档中推荐了两个公式:
0.95*NUMBER_OF_NODES*mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum
1.75*NUMBER_OF_NODES*mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum
备注:NUMBER_OF_NODES是集群中的计算节点个数;
mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum:每个节点所分配的reducer任务槽的个数;
3,在代码中通过:JobConf.setNumReduceTasks(Int numOfReduceTasks)方法设置reducer的个数;
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