hive.exec.reducers.max（默認爲999） 計算reducer數的公式很簡單： N=min(參數2，總輸入數據量/參數1) 通常情況下，有必要手動指定reducer個數。考慮到map階段的輸出數據量通常會比輸入有大幅減少，因此即使不設定reducer個數，重設參數2還是必要的。依據Hadoop的經驗，可以將參數2設定爲0.95*(集羣中TaskTracker個數)。 正確的reduce任務的 個數應該是 0.95或者1.75 ×（節點數 ×mapred.tasktracker.tasks.maximum參數值）
mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 一般跟物理核數有關
然後，每個tasktracker還有一些其他服務線程（Hadoop自帶的），需要爲這些進程預留1~2個核比較好
所以，如果有8個核，可以有2*8-2=14個task
這14個task，可按照你自己需求分，如：8個map?slot，6個reduce?slot
實際上，只考慮核是不行的，還需要考慮內存，磁盤等
如果你有8個核，但只有1G內存，如果跑16個task，則每個task只有64MB內存，你的task能跑起來嗎？
