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1．在默认状况下（set mapreduce.job.reduces=-1）, 理论运行计算过程中 reducer 的数量会由所读取文件的大小来决定。文件默认大小是 256M，即每 256M 对应一个 reduce。比方当文件大小为 1G 时，会启用 4 个 reducer 解决数据；当文件大小为 400M 时，会启用 2 个 reducer 来解决。
2. 在进行分区或者 sort by 操作时，须要设置 mapreduce.job.reduces 的数量，此时理论启用的 reducer 的个数等于设置值。
3.1 在进行分桶操作的状况下，当 set mapreduce.job.reduces=- 1 或 0 时，此时理论启用 rediucer 的数量会等于桶的个数 i。
3.2 在进行分桶操作的状况下，当桶的个数是 i 时，并且 0 < set mapreduce.job.reduces<= i 时，启用 reducer 的数量正好是 i 的因数。在 i 相邻的两个因数之间，启用 reducer 的个数是不变的。详见下表:
当 i 为偶数时：
当 i 为奇数时：
关键词：大数据培训
正文完
