reduce在運(yùn)行時(shí)往往需要從相關(guān)map端復(fù)制數(shù)據(jù)到reduce節(jié)點(diǎn)來(lái)處理，因此相比于map任務(wù)，reduce節(jié)點(diǎn)資源是相對(duì)比較缺少的，同時(shí)相對(duì)運(yùn)行較慢。

正確的reduce任務(wù)的個(gè)數(shù)應(yīng)該是0.95或者1.75 *（節(jié)點(diǎn)數(shù) ×mapred.tasktracker.tasks.maximum參數(shù)值）。如果任務(wù)數(shù)是節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的0.95倍，那么所有的reduce任務(wù)能夠在 map任務(wù)的輸出傳輸結(jié)束后同時(shí)開(kāi)始運(yùn)行。如果任務(wù)數(shù)是節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的1.75倍，那么高速的節(jié)點(diǎn)會(huì)在完成他們第一批reduce任務(wù)計(jì)算之后開(kāi)始計(jì)算第二批 reduce任務(wù)，這樣的情況更有利于負(fù)載均衡。同時(shí)需要注意增加reduce的數(shù)量雖然會(huì)增加系統(tǒng)的資源開(kāi)銷(xiāo)，但是可以改善負(fù)載勻衡，降低任務(wù)失敗帶來(lái)的負(fù)面影響。同樣，Reduce任務(wù)也能夠與 map任務(wù)一樣，通過(guò)設(shè)定JobConf 的conf.setNumReduceTasks(int num)方法來(lái)增加任務(wù)個(gè)數(shù)。