问题1。是和否，是在任何阶段运行Map程序的数量取决于输入拆分的数量。但是不能保证只有一个阶段，因此执行任何查询的Map程序的总数实际上取决于查询本身，而查询本身也回答了您的2个问题（q2）。
我们举一个例子，假设您有一个数据集，其中包含50个国家的人口，在一个输入slpit中，您需要编写一个查询，这样您就需要有3个国家的名称，4和5人口最多，但他们应该出现在相反的顺序，这意味着5人口最多的国家应该出现在4之前，以此类推。现在，当您在pig中为它编写查询时，map reduce作业可能会按以下方式运行以给出结果。
第一个map reduce作业将按降序对国家进行排序，然后保存结果。现在，在第一个map reduce结果上将运行第二个map reduce，其中它将选择3，4和5人口最多的国家并保存它。然后在第二个Map缩减的结果上，它运行第三个Map缩减作业，并再次按所需顺序对它们进行排序，并显示最终结果。本例的主要优点是，即使有一个输入拆分，但运行的Map程序的数目是3(我必须采取的方法来解决这个例子是非常幼稚的，有可能的方法来做所有这些任务在单一的Map减少工作，我很有信心这样的查询在Pig将采取单一的mr工作。但这里的重点是从一个Angular 了解pig查询可能如何运行，这就是为什么我运行了3个maps reduce作业。）
q3和q4也有一个类似的答案，比如1和2，这完全取决于您的查询。
但是我确信开发人员为这些查询编写的map-reduce程序经过了优化，以使它们消耗最少的资源。