Hadoop Map Reduce Task默认任务数调优
mapred.tasktracker.map.tasks.maximum
<wbr></wbr>
官方解释：The maximum number of map tasks that will berun<wbr><wbr>simultaneously by a tasktracker.</wbr></wbr>
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我的理解：一个tasktracker最多可以同时运行的map任务数量
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默认值：2
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优化值：mapred.tasktracker.map.tasks.maximum = cpu数量
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cpu数量 = 服务器CPU总核数 / 每个CPU的核数
服务器CPU总核数 = more /proc/cpuinfo | grep 'processor' | wc -l
每个CPU的核数 = more /proc/cpuinfo | grep 'cpu cores'
mapred.map.tasks
官方的解释：The default number of map tasks per job
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我的解释：一个Job会使用task tracker的map任务槽数量，这个值≤<wbr>mapred.tasktracker.map.tasks.maximum</wbr>
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默认值：2
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优化值：
[*]CPU数量 （我们目前的实践值）
[*](CPU数量 > 2) ? (CPU数量 * 0.75) : 1<wbr>（mapr的官方建议）</wbr>
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注意：map任务的数量是由inputspilit决定的，和上面两个参数无关
mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum
<wbr></wbr>
官方解释：The maximum number of reduce tasks that will berun<wbr><wbr>simultaneously by a tasktracker.</wbr></wbr>
<wbr></wbr>
我的理解：一个task tracker最多可以同时运行的reduce任务数量
<wbr></wbr>
默认值：2
<wbr></wbr>
优化值：<wbr>(CPU数量 > 2) ? (CPU数量 * 0.50):1 （mapr的官方建议）</wbr>
mapred.reduce.tasks
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官方解释：The default number of reduce tasks per job. Typically set to99%<wbr><wbr>of the cluster's reducecapacity, so that if a node fails the reducescan<wbr><wbr>still be executed in asingle wave.</wbr></wbr></wbr></wbr>
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我的理解：一个Job会使用task tracker的reduce任务槽数量
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默认值：1
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优化值：
[*]0.95 * mapred.tasktracker.tasks.maximum
理由：启用95%的reduce任务槽运行task, recudetask运行一轮就可以完成。剩余5%的任务槽永远失败任务，重新执行
[*]1.75 * mapred.tasktracker.tasks.maximum
理由：因为reduce task数量超过reduce槽数，所以需要两轮才能完成所有reducetask。具体快的原理我没有完全理解，上原文：
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<wbr><wbr><wbr><strong>hadoop官方wiki： 写道</strong></wbr></wbr></wbr>
At 1.75 the faster nodes will finish their first round of reducesand launch a second round of reduces doing a much better job ofload balancing.
原文：http://blog.csdn.net/bruce_wang_janet/article/details/7281031
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