注意标题：Map Task数目的确定和Reduce Task数目的指定————自然得到结论，前者是后者决定的，后者是人为指定的。查看源码可以很容易看懂
1、MapReduce作业中Map Task数目的确定：
1）MapReduce从HDFS中分割读取Split文件，通过Inputformat交给Mapper来处理。Split是MapReduce中最小的计算单元，一个Split文件对应一个Map Task
2）默认情况下HDFS种的一个block，对应一个Split。
3）当执行Wordcount时：
（1）一个输入文件小雨64MB，默认情况下则保存在hdfs上的一个block中，对应一个Split文件，所以将产生一个Map Task。
（2）如果输入一个文件为150MB，默认情况下保存在HDFS上的三个block中，对应三个Split文件，所以将产生三个Map Task。
（3）如果有输入三个文件都小于64MB，默认情况下会保存在三个不同的block中，也将产生三个Map Task。
4）用户可自行指定block与split的关系，HDSF中的一个block，一个Split也可以对应多个block。Split与block的关系都是一对多的关系。
5）总结MapReduce作业中的Map Task数目是由：
（1）输入文件的个数与大小
（2）hadoop设置split与block的关系来决定。
2、MapReduce作业中Reduce Task数目的指定：
1）JobClient类中submitJobInternal方法中指定：int reduces=jobCopy.getNumReduceTasks();
2）而JobConf类中，public int getNumReduceTasks(){return geInt("mapred.reduce.tasks",1)}
因此，Reduce Task数目是由mapred.reduce.tasks指定，如果不指定则默认为1.
这就很好解释了wordcount程序中的reduce数量为1的问题，这时候map阶段的partition（分区）就为1了。