ReduceTask

ReduceTask的并行度同样影响整个Job的执行并发度和执行效率，但与 MapTask 的并发数由切片数决定不同，ReduceTask数量的决定是可以直接手动设置：

job.setNumReduceTasks(3);

1. ReduceTask=0，表示没有Reduce阶段，输出文件个数和Map个数一致
2. ReduceTask默认值就是1，所以输出文件个数为一个
3. 如果数据分布不均匀，就有可能在Reduce阶段产生数据倾斜
4. ReduceTask数量并不是任意设置，还要考虑业务逻辑需求，有些情况下，需要计算全局汇总结果，就只能有1个ReduceTask。
5. 具体多少个ReduceTask，需要根据集群性能而定。
6. 如果分区数不是1，但是ReduceTask为1，是否执行分区过程。答案是:不执行分区过程。因为在MapTask的源码中，执行分区的前提是先判断ReduceNum个数是否大于1。不大于1肯定不执行。