请描述一下在MapReduce编程模型中，如何确定和处理任务的数目划分？

解答思路：

在MapReduce编程模型中，任务的划分主要依赖于数据的分片处理和集群的规模。MapReduce的task数目划分是一个重要的参数，它直接影响到程序的运行效率和资源利用率。关于MapReduce的task数目划分，需要考虑以下几个关键点：

1. 输入数据的规模：数据的规模决定了需要处理的数据分片数量，进而影响到task的数量。一般来说，数据规模越大，需要的task数量也就越多。
2. 集群的规模：集群中节点的数量也直接影响task的划分。更多的节点可以处理更多的task，从而提高数据处理的速度。
3. 数据的分布和倾斜：数据的分布是否均匀也会影响到task的划分。如果数据分布不均匀，可能会导致某些task处理的数据量远大于其他task，从而影响整体的处理效率。因此，合理的task划分应该尽量保证每个task处理的数据量大致相同。
4. 任务的复杂度和资源需求：任务的复杂度和所需的资源量也是决定task数量的重要因素。复杂的任务或需要大量资源的任务可能需要更多的task来处理。

最优回答：

MapReduce的task数目划分主要依据输入数据的规模、集群的规模、数据的分布和倾斜以及任务的复杂度和资源需求进行。在划分task时，应尽可能保证每个task处理的数据量均衡，以充分利用集群资源，提高数据处理效率。