Slots是Hadoop的一個重要概念。然而在Hadoop相關論文，slots的闡述難以理解。網上關於slots的概念介紹也很少，而對於一個有經驗的Hadoop開發者來說，他們可能腦子裡已經理解了slots的真正含義，但卻難以清楚地表達出來，Hadoop初學者聽了還是雲裡霧裡。我來嘗試講解一下，以期拋磚引玉。

首先，slot不是CPU的Core，也不是memory chip，它是一個邏輯概念，一個節點的slot的數量用來表示某個節點的資源的容量或者說是能力的大小，因而slot是 Hadoop的資源單位。

Hadoop利用slots來管理分配節點的資源。每個Job申請資源以slots為單位

Hadoop裡有 兩種slots, map slots和reduce slots，map task使用map slots，一一對應，reduce task使用reduce slots。注： 現在越來越多的觀點認為應該打破map slots與 reduce slots的界限，應該被視為統一的資源池，they are all resource，從而提高資源的利用率。區分map slots和reduce slots，容易導致某一種資源緊張，而另一個資源卻有空閒。在Hadoop的下一代框架MapR

Hadoop中通常每個tasktracker會包含多個slots，Job的一個task均對應於tasktracker中的一個slot。系統中map slots總數與

reducer slots總數的計算公式如下：

Reducer slots總數=叢集節點數×mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum