如果要通过命令行动态设置Map器和还原器的数量：：可以使用以下选项：
-d mapred.map.tasks=5-d mapred.reduce.tasks=5
我们还可以在驱动程序代码中设置Map器和还原器的数量：job.setnummaptasks（）；job.setnumreducetasks（）；
我不认为在map reduce作业启动后，您可以动态更改reducer的数量。据我所知，在作业运行期间，不会有提供值的交互。应该预先配置它。map reduce作业是一个批处理过程（运行时间很长），因此用户很难知道它何时会要求用户提供减速机的数量，而且在这个过程中它不是设计为交互式的！！希望你得到答案！！

要动态设置任务数：
Map的数量通常由输入文件中dfs块的数量驱动。尽管这会导致人们调整他们的dfs块大小来调整Map的数量。
因此，在下面的代码中，让我们动态设置reducer任务的数量，以便在运行时根据map任务的数量进行调整。
在java代码中：

long defaultBlockSize = 0;
int NumOfReduce = 10; // you can set anything
long inputFileLength = 0;
try {
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(this.getConf()); // hdfs file
                                                            // system
    inputFileLength = fileSystem.getContentSummary(
            new Path(PROP_HDFS_INPUT_LOCATION)).getLength();// input
                                                            // file or
                                                            // files
                                                            // stored in
                                                            // hdfs

    defaultBlockSize = fileSystem.getDefaultBlockSize(new Path(
            hdfsFilePath.concat("PROP_HDFS_INPUT_LOCATION")));// getting
                                                                // default
                                                                // block
                                                                // size
    if (inputFileLength > 0 && defaultBlockSize > 0) {
        NumOfReduce = (int) (((inputFileLength / defaultBlockSize) + 1) * 2);// calculating
                                                                                // no.
                                                                                // of
                                                                                // blocks
    }
    System.out.println("NumOfReduce : " + NumOfReduce);
} catch (Exception e) {
    LOGGER.error(" Exception{} ", e);
}

job.setNumReduceTasks(NumOfReduce);

作业提交后不能设置减速器的数量。这样想吧-partitioner在mapper输出上被调用，它不需要知道要划分的缩减器。