前言
通常情况下，作业会通过input目录产生一个或多个任务。
主要决定因素：
- input的文件总个数
- input的文件大小
- 集群设置的文件块大小
1. 是不是越多越好呢？
答案：不是！
原因：假如一个任务有很多小文件，并且文件大小远远小于块大小128M（默认值），则每个小文件也会被当作一个块，用一个map任务来完成，一个map任务启动和初始化的时间远大于逻辑处理时间，就会造成很大的资源浪费，
注意：同时可执行的map数量是有限制的。
解决方法：合并小文件
在map执行前合并小文件，减少map数。
HiveInputFormat：没有对小文件合并的功能。
CombineHiveInputFormat：具有合并小文件的功能（系统默认开启），如果不是这种格式，可以对hive.input.format选项进行设置：
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
2. 是不是越少越好呢？
答案：不一定！
原因：假如保证每个map处理的文件大小都接近128M，但是这个文件只有一个或者两个比较少的字段，却有上千万的记录，正常会用一个map去完成，但是如果处理的逻辑比较复杂，只用一个map任务的话，肯定会比较耗时。
解决方法：增加map数
当input文件很大且任务处理逻辑比较复杂，map执行非常慢的时候，可以增加map数来减少map处理的数据量，提高执行效率。
增加map的方法如下：
根据公式 computeSplitSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blockSize)))，blockSize默认值128M，我们可以调整maxSize的值，使 maxSize < blockSize就可以增加map个数。
总结
在Hive中，map个数并不是越多越好，也不是越少越少越好，而是根据不同的使用场景来调整map个数，从而来提高整个作业的执行效率。
