简述MapReduce的task数目划分？

参考答案：

MapReduce的task数目划分主要涉及MapTask和ReduceTask的数量确定。以下是对这两种task数目划分的简述：

文件大小：MapTask的数量首先受到输入文件大小的影响。在Hadoop中，数据被存储在HDFS（Hadoop Distributed File System）中，并以block（数据块）的形式进行物理划分。默认情况下，一个block的大小在Hadoop 1.x版本中为64MB，而在Hadoop 2.x版本中为128MB。当文件大小与block大小相同时，该文件将被划分为一个split，每个split对应一个MapTask。如果文件大小大于block大小，文件将被划分为多个split，每个split的大小通常等于block的大小，并对应一个MapTask。
文件个数：文件的数量也是影响MapTask数量的重要因素。Hadoop中的FileInputFormat类会根据文件的数量来分割split，并且只会对大文件进行分割，即那些大小超过HDFS块的大小的文件。因此，如果输入目录中有多个文件，每个文件至少会对应一个MapTask。
splitSize大小：split的大小在没有特别设置的情况下，默认等于HDFS block的大小。但在某些情况下，可以通过配置来调整split的大小，进而影响MapTask的数量。

默认设置与配置：ReduceTask的数量通常可以在作业提交时通过配置参数来指定。如果没有特别设置，Hadoop会使用一个默认值，这个默认值通常是1。
分区与键的哈希：在MapReduce作业中，分区（Partition）机制决定了键（key）到ReduceTask的映射关系。默认情况下，Hadoop通过哈希函数计算键的哈希值，并通过模运算（% numReduceTasks）将其映射到一个介于0到numReduceTasks-1之间的整数，这个整数就是键所对应的分区号。因此，ReduceTask的数量直接影响了键的分区和数据的分布。
数据倾斜与优化：在实际应用中，可能需要根据数据的特性和需求来调整ReduceTask的数量。例如，当存在数据倾斜（即某些键对应的数据量远大于其他键）时，可能需要增加ReduceTask的数量以平衡负载。另外，为了优化性能和资源利用率，也可以根据集群的规模和资源情况来调整ReduceTask的数量。

总结来说，MapReduce的task数目划分主要受到输入数据的大小、文件的数量、split的大小以及ReduceTask的配置和分区机制的影响。在实际应用中，需要根据具体情况来合理配置这些参数以达到最佳的性能和资源利用率。