map task的数量由输入文件总大小和分片大小确定；reduce task的数量需要手动设定，如果没有设定，默认是1，因此要想有效的利用分布式，可以通过设定reduce的数量进行优化。比如：可以在程序中通过conf.setNumReduceTasks(3)设定。hdfs的数据块默认是64M，若一个文件大于64M，通过将大文件分解得到若干个数据块；若一个文件小于64M，则按它的实际大小组块存储；因此可以解释为什么hdfs喜欢海量的大文件，而不喜欢海量的小文件：（1）海量的小文件需要namenode存储较多的元数据信息记录块的位置（假如一个64M的数据块（大文件分解的块）需要1k的元数据信息，那么1M的数据块（小文件的块）仍需要1k的元数据信息）（2）HDFS就是为流式访问大文件而设计的，如果访问大量小文件，需要不断的从一个datanode跳到另一个datanode，严重影响性能。hdfs的一个数据块一定属于一个文件；这里又有个问题：为什么map task分片大小最好和hdfs设置的块大小一致呢？我们综合考虑两点：（1）map task的个数=输入文件总大小/分片尺寸。也就是说分片尺寸越大，map task的个数就越少=>系统执行的开销越小，系统管理分片的开销越小。（2）网络传输开销，如果分片太大以至于一个分片要跨越多个HDFS块，则一个map任务必须要由多个块通过网络传输，，所以分片大小的上限是HDFS块的大小。所以，map任务时的分片大小设置为HDFS块的大小是最佳选择。我们可以通过hadoop fs命令：hadoop fsck /xxx -files -blocks 来显示xxx文件由哪些块构成，fsck在linux下是file system check的意思，也就是说这个命令可以检查HDFS根目录(/)下所有文件或任意一个文件下的所有块的健康状况。
不要忘本，任何时候，任何事情。
