1，在缺省情况下，一个mapreduce的job只有一个reducer；在大型集群中，需要使用许多reducer，中间数据都会放到一个reducer中处理，如果reducer数量不够，会成为计算瓶颈。

0.95*NUMBER_OF_NODES*mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum

1.75*NUMBER_OF_NODES*mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum

备注：NUMBER_OF_NODES是集群中的计算节点个数；

mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum：每个节点所分配的reducer任务槽的个数；

3，在代码中通过：JobConf.setNumReduceTasks(Int numOfReduceTasks)方法设置reducer的个数；

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