reduce在運行時往往需要從相關(guān)map端復(fù)制數(shù)據(jù)到reduce節(jié)點來處理，因此相比于map任務(wù)，reduce節(jié)點資源是相對比較缺少的，同時相對運行較慢。

正確的reduce任務(wù)的個數(shù)應(yīng)該是0.95或者1.75 *（節(jié)點數(shù) ×mapred.tasktracker.tasks.maximum參數(shù)值）。如果任務(wù)數(shù)是節(jié)點個數(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)束后同時開始運行。如果任務(wù)數(shù)是節(jié)點個數(shù)的1.75倍，那么高速的節(jié)點會在完成他們第一批reduce任務(wù)計算之后開始計算第二批 reduce任務(wù)，這樣的情況更有利于負(fù)載均衡。同時需要注意增加reduce的數(shù)量雖然會增加系統(tǒng)的資源開銷，但是可以改善負(fù)載勻衡，降低任務(wù)失敗帶來的負(fù)面影響。同樣，Reduce任務(wù)也能夠與 map任務(wù)一樣，通過設(shè)定JobConf 的conf.setNumReduceTasks(int num)方法來增加任務(wù)個數(shù)。