深入理解 MapReduce

（1）在 Map 阶段的分区阶段，分区的数目（单独一个 Mapper 任务的分支数），同时也决定了 Reducer 的数目；

这一点在 Java 代码操作时显得尤为明显：
```
job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
job.setNumReduceTasks(1);
```
（2）基本数据指标的观察

在 Eclipse 的控制台观察如下的一些信息：
```
Map input records=1948789
Reduce output records=672261
```
（3）在执行 MapReduce 任务时：

在某节点上执行 MapReduce 任务时，在该节点的其他终端的其他操作和命令的执行效率会变得很低（这是可以想见的）；

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