1.分片（splits）相关概念
由InputFormat这个接口来定义的，其中有个getSplits方法。这里有一个新的概念：fileSplit。每个map处理一个fileSplit，所以有多少个fileSplit就有多少个map（map数并不是单纯的由用户设置决定的）。
我们来看一下hadoop分片splits的源码：
long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits);
long minSize = Math.max(job.getLong("mapred.min.split.size", 1), minSplitSize);
for (FileStatus file: files) {
Path path = file.getPath();
FileSystem fs = path.getFileSystem(job);
if ((length != 0) && isSplitable(fs, path)) {
long blockSize = file.getBlockSize();
long splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize);
long bytesRemaining = length;
while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,length-bytesRemaining, splitSize, clusterMap);
splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize, splitHosts));
bytesRemaining -= splitSize;
}
if (bytesRemaining != 0) {
splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining, blkLocations[blkLocations.length-1].getHosts()));
}
} else if (length != 0) {
String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,0,length,clusterMap);
splits.add(new FileSplit(path, 0, length, splitHosts));
} else {
//Create empty hosts array for zero length files
splits.add(new FileSplit(path, 0, length, new String[0]));
}
}
return splits.toArray(new FileSplit[splits.size()]);
protected long computeSplitSize(long goalSize, long minSize, long blockSize) {
return Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize));
}
totalSize：是整个Map-Reduce job所有输入的总大小。
numSplits：来自job.getNumMapTasks()，即在job启动时用org.apache.hadoop.mapred.JobConf.setNumMapTasks(int n)设置的值，给M-R框架的Map数量的提示。
goalSize：是输入总大小与提示Map task数量的比值，即期望每个Mapper处理多少的数据，仅仅是期望，具体处理的数据数由下面的computeSplitSize决定。
minSplitSize：默认为1，可由子类复写函数protected void setMinSplitSize(long minSplitSize) 重新设置。一般情况下，都为1，特殊情况除外。
minSize：取的1和mapred.min.split.size中较大的一个。
blockSize：HDFS的块大小，默认为64M，一般大的HDFS都设置成128M。
splitSize：就是最终每个Split的大小，那么Map的数量基本上就是totalSize/splitSize。
接下来看看computeSplitSize的逻辑：首先在goalSize（期望每个Mapper处理的数据量）和HDFS的block size中取较小的，然后与mapred.min.split.size相比取较大的。
2.分片的逻辑策略
一个片为一个splits，即一个map，只要搞清楚片的大小，就能计算出运行时的map数。而一个split的大小是由goalSize, minSize, blockSize这三个值决定的。computeSplitSize的逻辑是，先从goalSize和blockSize两个值中选出最小的那个（比如一般不设置map数，这时blockSize为当前文件的块size，而goalSize是文件大小除以用户设置的map数得到的，如果没设置的话，默认是1），在默认的大多数情况下，blockSize比较小。然后再取blockSize和minSize中最大的那个。而minSize如果不通过”mapred.min.split.size”设置的话（”mapred.min.split.size”默认为0），minSize为1，这样得出的一个splits的size就是blockSize，即一个块一个map，有多少块就有多少map。
input_file_num : 输入文件的个数
（1）默认map个数
如果不进行任何设置，默认的map个数是和blcok_size相关的。
default_num = total_size / block_size;
（2）期望map数量
可以通过参数mapred.map.tasks来设置程序员期望的map个数，但是这个个数只有在大于default_num的时候，才会生效。
goal_num =mapred.map.tasks;
（3）设置处理的文件大小
可以通过mapred.min.split.size 设置每个task处理的文件大小，但是这个大小只有在大于
block_size的时候才会生效。
split_size = max(
mapred.min.split.size,
block_size);split_num = total_size / split_size;
（4）计算的map个数
compute_map_num = min(split_num, max(default_num, goal_num))
除了这些配置以外，mapreduce还要遵循一些原则。 mapreduce的每一个map处理的数据是不能跨越文件的，也就是说max_map_num <= input_file_num。 所以，最终的map个数应该为：
final_map_num = min(compute_map_num, input_file_num)
经过以上的分析，在设置map个数的时候，可以简单的总结为以下几点：
i）如果想增加map个数，则设置mapred.map.tasks 为一个较大的值。
ii）如果想减小map个数，则设置mapred.min.split.size 为一个较大的值。
3.Map数量优化调整方法
有了上述分析，如何调整map的数量就显而易见了。
减小Map-Reduce job 启动时创建的Mapper数量
当处理大批量的大数据时，一种常见的情况是job启动的mapper数量太多而超出了系统限制，导致Hadoop抛出异常终止执行。解决这种异常的思路是减少mapper的数量。具体如下：
输入文件size巨大，但不是小文件
这种情况可以通过增大每个mapper的input size，即增大minSize或者增大blockSize来减少所需的mapper的数量。增大blockSize通常不可行，因为当HDFS被hadoop namenode -format之后，blockSize就已经确定了（由格式化时dfs.block.size决定），如果要更改blockSize，需要重新格式化HDFS，这样当然会丢失已有的数据。所以通常情况下只能通过增大minSize，即增大mapred.min.split.size的值。
输入文件数量巨大，且都是小文件
所谓小文件，就是单个文件的size小于blockSize。这种情况通过增大mapred.min.split.size不可行，需要使用FileInputFormat衍生的CombineFileInputFormat将多个input path合并成一个InputSplit送给mapper处理，从而减少mapper的数量。
增加Map-Reduce job 启动时创建的Mapper数量
增加mapper的数量，可以通过减小每个mapper的输入做到，即减小blockSize或者减小mapred.min.split.size的值。通常情况下都是通过减小minSize，即减小mapred.min.split.size的值。
注意:
1、若文件是压缩文件且压缩的格式并不支持文件分割（无法从文件任意地方读取文件），则该文件不管多大都是一个分片
2、map job数最终是由分片数决定，程序员只能给一个期望map数。