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maptask指的是在mapreduce运行过程中为每一个数据切片分配的数据运算实例任务。maptask的并行度也就指的是运算任务实例的数量，影响整个job的处理速度。

切片与maptask并行度的决定机制

**数据块：**Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。

**数据切片：**数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。

对于一个要处理的文件数据map框架有默认的切片大小，一般默认为blocksize的大小，在分配maptask运算任务实例的时候对每一个数据切片分配一个maptask，这样的话若一个文件的大小没有达到blocksize的大小的时候（比如说文件大小只有1k），那当然就会为了减少资源浪费默认分配一个maptask。

1. 一个job的map阶段有客户端在提交job时的切片数决定。
2. 每一个数据切片，split切片分配一个maptask实例处理。
3. 默认情况下切片大小默认为blocksize。（如果说不是blocksize的话，与datanode中存储的数据块大小不相符，那么在maptask阶段，就需要进行datanode之间的数据传输，大大增加了io操作耗费的时间。）
4. 切片时不考虑数据集整体，而是逐个对每一个文件进行切片。

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