Hadoop在运行一个mapreduce job之前，需要估算这个job的maptask数和reducetask数。首先分析一下job的maptask数，当一个job提交时，jobclient首先分析job被拆分的split数量，然后吧job.split文件放置在HDFS中，一个job的MapTask数量就等于split的个数。
job.split中包含split的个数由FileInputFormat.getSplits计算出，方法的逻辑如下：
1. 读取参数mapred.map.tasks，这个参数默认设置为0，生产系统中很少修改。
2. 计算input文件的总字节数，总字节数/(mapred.map.tasks==0 ? 1: mapred.map.tasks )=goalsize
3. 每个split的最小值minSize由mapred.min.split.size参数设置，这个参数默认设置为0，生产系统中很少修改。
4. 调用computeSplitSize方法，计算出splitsize= Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize)),通常这个值=blockSize，输入的文件较小，文件字节数之和小于blocksize时，splitsize=输入文件字节数之和。
5. 对于input的每个文件，计算split的个数。
a) 文件大小/splitsize>1.1，创建一个split，这个split的字节数=splitsize，文件剩余字节数=文件大小-splitsize
b) 文件剩余字节数/splitsize<1.1，剩余的部分作为一个split
举例说明：
1. input只有一个文件，大小为100M,splitsize=blocksize,则split数为2，第一个split为64M,第二个为36M
2. input只有一个文件，大小为65M,splitsize=blocksize，则split数为1，split大小为65M
3. input只有一个文件，大小为129M,splitsize=blocksize，则split数为2，第一个split为64M,第二个为65M(最后一个split的大小可能超过splitsize)
4. input只有一个文件，大小为20M ,splitsize=blocksize，则split数为1，split大小为20M
5. input有两个文件，大小为100M和20M,splitsize=blocksize,则split数为3，第一个文件分为两个split，第一个split为64M,第二个为36M，第二个文件为一个split，大小为20M
6. input有两个文件，大小为25M和20M,splitsize=blocksize,则split数为2，第一个文件为一个split，大小为25M，第二个文件为一个split，大小为20M
假设一个job的input大小固定为100M,当只包含一个文件时，split个数为2，maptask数为2，但当包含10个10M的文件时，maptask数为10。
下面来分析reducetask，纯粹的mapreduce task的reduce task数很简单，就是参数mapred.reduce.tasks的值，hadoop-site.xml文件中和mapreduce job运行时不设置的话默认为1。
在HIVE中运行sql的情况又不同，hive会估算reduce task的数量，估算方法如下：
通常是ceil(input文件大小/1024*1024*1024)，每1GB大小的输入文件对应一个reduce task。
特殊的情况是当sql只查询count(*)时，reduce task数被设置成1。
总结：通过map和reducetask数量的分析可以看出，hadoop/hive估算的map和reduce task数可能和实际情况相差甚远。假定某个job的input数据量庞大，reduce task数量也会随之变大，而通过join和group by，实际output的数据可能不多，但reduce会输出大量的小文件，这个job的下游任务将会启动同样多的map来处理前面reduce产生的大量文件。在生产环境中每个user group有一个map task数的限额，一个job启动大量的map task很显然会造成其他job等待释放资源。
Hive对于上面描述的情况有一种补救措施，参数hive.merge.smallfiles.avgsize控制hive对output小文件的合并，当hiveoutput的文件的平均大小小于hive.merge.smallfiles.avgsize-默认为16MB左右，hive启动一个附加的mapreducejob合并小文件，合并后文件大小不超过hive.merge.size.per.task-默认为256MB。
尽管Hive可以启动小文件合并的过程，但会消耗掉额外的计算资源，控制单个reduce task的输出大小>64MB才是最好的解决办法。
map数据计算示例：
hive> set dfs.block.size;
dfs.block.size=268435456
hive> set mapred.map.tasks;
mapred.map.tasks=2
文件块大小为256MB,map.tasks为2
查看文件大小和文件数：
[dwapp@dw-yuntigw-63 hadoop]$ hadoop dfs -ls /group/alibaba-dw-icbu/hive/bdl_en12_pageview_fatdt0_d/hp_stat_date=2012-11-25;
Found 18 items
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| 文件： | 大小Bytes | 大小MB | splitsize(MB) | 每个文件需要的map数量 | |
| 文件1 | 290700555 | 277.2336531 | 256 | 1.082943957 | |
| 文件2 | 290695945 | 277.2292566 | 256 | 1.082926784 | |
| 文件3 | 290182606 | 276.7396984 | 256 | 1.081014447 | |
| 文件4 | 271979933 | 259.3802767 | 256 | 1.013204206 | |
| 文件5 | 258448208 | 246.4754181 | 256 | 0.962794602 | |
| 文件6 | 258440338 | 246.4679127 | 256 | 0.962765284 | |
| 文件7 | 258419852 | 246.4483757 | 256 | 0.962688968 | |
| 文件8 | 258347423 | 246.379302 | 256 | 0.962419149 | |
| 文件9 | 258349480 | 246.3812637 | 256 | 0.962426811 | |
| 文件10 | 258301657 | 246.3356562 | 256 | 0.962248657 | |
| 文件11 | 258270954 | 246.3063755 | 256 | 0.962134279 | |
| 文件12 | 258266805 | 246.3024187 | 256 | 0.962118823 | |
| 文件13 | 258253133 | 246.2893801 | 256 | 0.962067891 | |
| 文件14 | 258236047 | 246.2730856 | 256 | 0.962004241 | |
| 文件15 | 258239072 | 246.2759705 | 256 | 0.96201551 | |
| 文件16 | 258170671 | 246.2107382 | 256 | 0.961760696 | |
| 文件17 | 258160711 | 246.2012396 | 256 | 0.961723592 | |
| 文件18 | 258085783 | 246.1297827 | 256 | 0.961444464 | |
| 总文件大小： | 4759549173 | 4539.059804 |
goalSize = 4539.059804 （文件总大小）/ mapred.map.tasks(2) = 2269.529902MB
因此splitsize取值为256MB，所以一共分配18个map。
修改map.tasks参数为32
set mapred.map.tasks = 32;
| 文件： | 大小Bytes | 大小MB | splitsize(MB) | 每个文件需要的map数量 | |
| 文件1 | 290700555 | 277.2336531 | 141.8 | 1.955103336 | |
| 文件2 | 290695945 | 277.2292566 | 141.8 | 1.955072332 | |
| 文件3 | 290182606 | 276.7396984 | 141.8 | 1.951619876 | |
| 文件4 | 271979933 | 259.3802767 | 141.8 | 1.829198002 | |
| 文件5 | 258448208 | 246.4754181 | 141.8 | 1.738190537 | |
| 文件6 | 258440338 | 246.4679127 | 141.8 | 1.738137607 | |
| 文件7 | 258419852 | 246.4483757 | 141.8 | 1.737999829 | |
| 文件8 | 258347423 | 246.379302 | 141.8 | 1.737512708 | |
| 文件9 | 258349480 | 246.3812637 | 141.8 | 1.737526543 | |
| 文件10 | 258301657 | 246.3356562 | 141.8 | 1.737204909 | |
| 文件11 | 258270954 | 246.3063755 | 141.8 | 1.736998417 | |
| 文件12 | 258266805 | 246.3024187 | 141.8 | 1.736970513 | |
| 文件13 | 258253133 | 246.2893801 | 141.8 | 1.736878562 | |
| 文件14 | 258236047 | 246.2730856 | 141.8 | 1.73676365 | |
| 文件15 | 258239072 | 246.2759705 | 141.8 | 1.736783995 | |
| 文件16 | 258170671 | 246.2107382 | 141.8 | 1.736323965 | |
| 文件17 | 258160711 | 246.2012396 | 141.8 | 1.736256979 | |
| 文件18 | 258085783 | 246.1297827 | 141.8 | 1.735753051 | |
| 总文件大小： | 4759549173 | 4539.059804 |
goalSize = 4539.059804 / mapred.map.tasks(32) = 141.8456189
因此splitsize取值为141.8MB，所以一共分配36个map。