MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集。在MapReduce中，”reduce”阶段的任务是将map阶段的输出进行合并，以得到最终结果。通常情况下，reduce任务的数量可以由用户根据需求来设定，它影响着作业的并行度和执行效率。
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集的并行计算，在MapReduce中，有两个主要的阶段：Map阶段和Reduce阶段，每个阶段都有一些任务（或称为任务实例）并行执行。
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Map阶段的个数
Map阶段的任务数取决于输入数据的分片数量，通常情况下，输入数据会被分成多个分片，每个分片由一个Map任务处理，Map阶段的任务数等于输入数据的分片数。
Reduce阶段的个数
Reduce阶段的任务数通常由用户指定，或者根据具体的业务需求来确定，Reduce阶段的任务数决定了最终输出结果的数量，如果你想要统计文本中的单词频率，那么Reduce阶段的任务数可能就等于你想要统计的不同单词的数量。
示例表格
| 阶段 | 任务数 | 说明 |
| Map | N | N是输入数据的分片数 |
| Reduce | M | M是用户指定的任务数，或者是业务需求决定的 |
需要注意的是，MapReduce框架会自动将Map阶段的输出进行排序和分组，以便传递给Reduce阶段，这意味着，即使Reduce任务的数量少于Map任务的数量，也可以正确地处理数据。
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原创文章，作者：未希，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.com/ask/848225.html
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