mapreduce计算引擎任务资源规划？

MapReduce任务所需的CPU和内存取决于输入数据的大小，复杂性和所执行的操作的类型。一般来说，Map任务的CPU和内存使用率较低，因为它们只是简单地映射输入数据并生成中间键值对。然而，Reduce任务通常票要更多的CPU和内存，因为它们必须对整个键值对集台进行聚合和计算。

要考虑如何配置MapReduce任务的CPU和内存，需要根据以下因素来确定:

1.数据量大小:任务的数据量越大，就需要更多的CPU和内存资源。

2.数据复杂性:如果数据包含大量嵌套结构或者需要处理的数据类型多样化，则需要更多的CPU和内存资源

操作类型: 不同类型的操作需要不同的CPU和内存资源。例如，聚合操作需要更多的内存，而排序操作需要更多的CPU。

通过评估这些因素，可以优化MapReduce任务的CPU和内存配置，以确保任务能够在可接受的时间内完成，并目不会消耗过多的系统资源。