前言
在上一篇文章《Hive 作业产生的map数越多越好还是越少越好？》中介绍了map个数设置多少合适的问题，那么Reduce个数设置多少合适呢？今天就给小伙伴们聊一下Reduce个数设置方法以及设置多少合适的原则！
1. Reduce个数设置方法
方法1
首先我们来看下reduce数的计算公式：
N=min(参数2，总输入数据量/参数1)
上述参数说明：
参数1：每个reduce任务处理的数据量大小，默认值为256M。
可以通过如下参数进行设置：
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000;
参数2：每个job最大的reduce数，默认1009
可以通过如下参数进行设置：
set hive.exec.reducers.max=1009;
方法2
在Hadoop的mapred-default.xml文件中修改设置每个job的reduce数：
set mapreduce.job.reduces=20;
2. Reduce个数设置原则
在设置reduce个数的时候，需要考虑以下两个原则：
- 单个reduce任务处理数据量大小要合适
- 根据输入数据量选择合适的reduce数
总结
reduce个数并不是越多越好，也不是越少越好！
设置过多：
- 导致过多的启动和初始化操作，消耗时间和资源
- 有多少个reduce，就会产生多少个输出文件，如果生成了很多小文件并且作为下一个job的输入，则会出现小文件过多问题。
设置过少：
- 会导致任务执行效率低下，增加耗时和资源！
我们需要根据原则和方法设置合适的Redece个数！
