hadoop中怎么设置map和reduce的数量

hadoop中的map和reduce任务数量是由以下参数来控制的：

1. mapreduce.job.maps：这个参数控制map任务的数量，默认值为1，可以通过设置这个参数来增加map任务的数量。

2. mapreduce.job.reduces：这个参数控制reduce任务的数量，默认值为1，可以通过设置这个参数来增加reduce任务的数量。

需要注意的是，map任务和reduce任务数量的设置需要根据具体的场景来进行选择。如果数据量很大或者数据源比较分散，可以增加map任务的数量来提高处理效率；如果数据需要进行聚合操作，可以增加reduce任务的数量来减少数据处理的时候的压力。

另外，在使用hadoop时，还需要考虑到以下几个方面：

1. 输入数据的分片数量：hadoop默认情况下会将输入数据按照64M划分成一个分片，每个分片作为一个map任务的输入数据。因此，如果输入数据比较大，可以通过设置输入数据的分片数量来提高map任务的并发度。

2. 数据倾斜问题：数据倾斜是指在map和reduce任务执行的过程中，某些节点的负载过高，导致整个任务的执行效率降低。为了避免数据倾斜问题，可以通过增加分区数量、使用Combiner和Partitioner等技术来调优。

3. 内存调优：在处理大量数据的时候，需要注意内存的使用情况。如果内存不足，可能会导致任务失败或者执行效率低下。可以通过调整map和reduce任务的内存占用情况来提高程序的执行效率。

4. 网络带宽问题：在hadoop集群中，节点之间的通信需要使用网络传输数据。如果网络带宽不足，可能会导致整个集群的执行效率降低。为了避免这个问题，可以通过增加集群中节点之间的带宽或者使用数据本地化技术来优化。