MapReduce是一種編程模型，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。在MapReduce中，”reduce”階段的任務是將map階段的輸出進行合并，以得到最終結果。通常情況下，reduce任務的數(shù)量可以由用戶根據(jù)需求來設定，它影響著作業(yè)的并行度和執(zhí)行效率。
MapReduce是一種編程模型，用于處理和生成大數(shù)據(jù)集的并行計算，在MapReduce中，有兩個主要的階段：Map階段和Reduce階段，每個階段都有一些任務（或稱為任務實例）并行執(zhí)行。
Map階段的個數(shù)
Map階段的任務數(shù)取決于輸入數(shù)據(jù)的分片數(shù)量，通常情況下，輸入數(shù)據(jù)會被分成多個分片，每個分片由一個Map任務處理，Map階段的任務數(shù)等于輸入數(shù)據(jù)的分片數(shù)。
Reduce階段的個數(shù)
Reduce階段的任務數(shù)通常由用戶指定，或者根據(jù)具體的業(yè)務需求來確定，Reduce階段的任務數(shù)決定了最終輸出結果的數(shù)量，如果你想要統(tǒng)計文本中的單詞頻率，那么Reduce階段的任務數(shù)可能就等于你想要統(tǒng)計的不同單詞的數(shù)量。
示例表格
| 階段 | 任務數(shù) | 說明 |
| Map | N | N是輸入數(shù)據(jù)的分片數(shù) |
| Reduce | M | M是用戶指定的任務數(shù)，或者是業(yè)務需求決定的 |
需要注意的是，MapReduce框架會自動將Map階段的輸出進行排序和分組，以便傳遞給Reduce階段，這意味著，即使Reduce任務的數(shù)量少于Map任務的數(shù)量，也可以正確地處理數(shù)據(jù)。
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