目前，我们邮件的一部分log已经迁移到Hadoop集群上
并由Hive来执行相关的查询
hadoop中默认的mapred.tasktracker.map.tasks.maximum设置是2
也即：每一个tasktracker同时运行的map任务数为2
照此默认设置，查询80天某用户的操作日志，耗时5mins, 45sec
经过测试，发现将mapred.tasktracker.map.tasks.maximum设置为节点的cpu cores数目或者数目减1比较合适
此时的运行效率最高，大概花费3mins, 25sec
我们现在的机器都是8核的，所以最终配置如下：
<property>
<name>mapred.tasktracker.map.tasks.maximum</name>
<value>8</value>
<description>The maximum number of map tasks that will be run
simultaneously by a task tracker.
</description>
</property>而对于mapred.map.tasks（每个job的map任务数）值，hadoop默认值也为2
可以在执行hive前，通过set mapred.map.tasks=24来设定
但由于使用hive，会操作多个input文件，所以hive默认会把map的任务数设置成输入的文件数目
即使你通过set设置了数目，也不起作用…
标签：map,tasks,mapred,hadoop,maximum,tasktracker From： https://blog.51cto.com/u_16255870/7535840