简述HDFS的mapper和reducer的个数如何确定？reducer的个数依据是什么 ？

在Hadoop Distributed File System（HDFS）中，Mapper和Reducer的个数确定主要依赖于数据的特征、集群的配置以及作业的需求。

Mapper的个数通常基于输入数据的分割方式来确定。在HDFS中，数据被划分为多个块（block），每个块的大小由参数dfs.block.size指定，其默认值通常为64MB或128MB。默认情况下，每个数据块都会对应一个Mapper任务。因此，Mapper的数量大致等于输入数据的总大小除以块大小。不过，需要注意的是，这个计算结果是期望的Mapper数量，实际的Mapper数量可能会受到其他因素的影响，如作业的并行度设置等。

至于Reducer的个数，其确定方式相对简单。Reducer的数量通常通过参数mapred.reduce.tasks直接设定。这个参数允许用户根据作业的特性和需求来指定Reducer的数量。Reducer的数量并不直接依赖于输入数据的大小或数量，而是更多地取决于用户希望如何对数据进行归约和输出。

总的来说，Mapper的数量主要取决于输入数据的块数，而Reducer的数量则主要由用户根据作业需求来设定。在实际应用中，为了优化作业的性能和效率，用户可能需要根据数据的特征、集群的资源情况以及作业的具体需求来调整Mapper和Reducer的数量。