因为任务的分配是以Task为粒度执行的，每一个Task同时只会执行在一个Executor上，是用一个vCore资源，因此如果要充分利用上CPU，就需要干预Task数量。

以如下SQL为例：

DAG图

stage的task情况

任务一共分成7个stage（此处以星环WR计算引擎情况为例）
stage1: table read (customer) [104 tasks]
stage2: table read (orders) [605 tasks]
stage3: table read (lineitem) [1000 tasks]
stage4: 1&2 join → tmp1 [605 tasks]
stage5: tmp1 & 3 join → tmp2 [1000 task]
stage6: tmp2 group by order by [600 task]
stage0: limit & sink result [1 task]

大家有没有考虑过是什么影响了task数量呢

读表：
Holodesk表，读表的task数量，仅和经过元数据过滤后要读取的block数量有关。
如分区过滤，分桶过滤，数据文件minmax Filter过滤等，会在读表时进行裁剪
但是task数本身和分桶数量并没有直接的关系

1. Join & group by：

因为是以Shuffle来切分Stage的，因此只有两个算子之间需要进行数据的重分布（使用Hash Shuffle）时，会需要重新计算下一个Stage的task数，而计算的方式为：
group by 的task为：上一个stage task数 * hive.groupby.aggregateratio(default:0.6)
join 的task为：一般是task更多的stage task数 * hive.join.aggregateratio(default:1.0)
因此可以看到，示例的任务中，stage4的task数位605，stage5的task数是1000，而stage6的task数就是600了

2. limit：

limit时会进行预估，裁剪掉不必要的task。示例中就是裁剪后只剩1个task

默认会先2个Task执行（参数 ngmr.num.parts.try.limit 决定，limit不够再起新的task），因此不要进行大数据量的limit，性能非常差

3. insert：

那么如果我们不是select任务，而是向目标表中插入数据呢？
数据插入时，Stage的task数取决于是否向分桶表插入数据。因为分桶的逻辑是根据数据的Hash值进行数据的分布计算，将数据写到不同的Tablet中，因此入库时的task数量一般是：

1. 分桶表：无论是否分区，入库的task数均为分桶数
2. 非分桶表：入库的task数位上一个stage的task数

4. 全局参数控制：

读表stage的task数参数：
通过开启AutoMerge，让一个Task读取多个Small Block，来实现减少Task数的效果
holodesk.automerge.enabled开启AutoMerge
holodesk.automerge.mergesize设置AutoMerge的数据合并大小阈值
holodesk.automerge.filesize设置AutoMerge的数据合并数量阈值
其他stage的task数参数：
手动设置以下参数，会影响读表stage以外的stage的task数，可以增大或减少task数
mapred.reduce.tasks 设置reduce 个数
mapred.minreduce.tasks 设置最小reduce个数