上周听师兄做分享，讲到他如何设定每个节点可以并行启动的最大mapper个数，当然这个参数并不是执行时实际启动的mapper的个数。因为执行时实际启动的mapper个数是由输入的split的个数决定的。在hadoop1.0版本里，集群最多并行的mapper个数可以这样计算，首先通过mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 设定单个节点最多并行的mapper个数，然后再乘以集群的节点个数就可以，同理，最多的reducer数量可以先设置mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum ，再乘以集群节点数计算。
在hadoop2.0中不在使用tasktracker和jobtracker的框架。不过我在mapred-site.xml配置文件里看到这两个参数，mapreduce.map.cpu
.vcores，mapreduce.reduce.cpu.vcores，分别是每个map任务用到的vcore数量和reduce任务用到的vcore数，默认都是1，所以最大并行个数可以通过集群所有的vcore个数来确定。
而在任务运行时的mapper个数一样由split个数确定，也就是与splitsize的大小有关。决定这些参数的设定在FileInputFormat接口里，可以这样设定spitsize，FileInputFormat.setMaxInputSplitSize(job,
1048576）。 而reducer个数可以通过job.setNumReduceTasks();
如果没有通过代码设定，split大小与blocksize等参数有关，提供三篇篇参考文章
http://blog.csdn.net/skywalker_only/article/details/40820275
http://segmentfault.com/q/1010000000758178
http://blog.csdn.net/mango_song/article/details/8750651
第三篇应该是针对hadoop1.0的。