hive的task数量

Hive的task数量是由Hadoop的MapReduce框架控制的。在Hadoop中，一个MapReduce作业由多个任务（task）组成，其中包括map任务和reduce任务。在Hive中，map任务和reduce任务都是由Hadoop的MapReduce框架控制的，因此Hive的task数量也是由MapReduce框架控制的。

MapReduce框架中的task数量是由以下几个因素决定的：

1. 输入数据的大小：输入数据的大小决定了map任务的数量。通常情况下，每个map任务处理的数据量应该在64MB到1GB之间。

2. Hadoop集群的可用资源：Hadoop集群的可用资源（包括CPU、内存和磁盘空间等）决定了可以同时运行的任务数量。

3. MapReduce作业的配置参数：可以通过修改MapReduce作业的配置参数来控制map任务和reduce任务的数量，例如mapreduce.job.maps和mapreduce.job.reduces等参数。

在Hive中，可以通过以下方式来控制task数量：

1. 调整Hive的参数：可以通过设置hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数来控制reduce任务的数量，该参数指定每个reduce任务处理的数据量。可以通过设置hive.exec.reducers.max参数来控制最大的reduce任务数量。

2. 调整输入数据：可以通过增加输入数据的分区数或者增加输入数据的大小来增加map任务的数量。

总之，Hive的task数量是由Hadoop的MapReduce框架控制的，可以通过调整Hadoop集群的资源或者修改Hive的参数来控制task数量。