我有一个由15个节点（1个主节点和14个从节点）组成的hadoop集群，HDFS的复制因子为3。我用以下命令在YARN中运行了10GB的TeraSort：
yarn jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar terasort /terasort-input /terasort-output
在我用14个功能节点完成后，我开始一次停用一个节点，并再次运行TeraSort，以查看执行时间的变化。我注意到，当我缩小规模时，执行时间实际上没有太大变化，因此即使在7个从属节点上，我也有类似的执行时间。
JobHistory回顾了以下值：
14个从机：运行时间：32分钟，12秒；平均地图时间：4分4秒；平均无序播放时间：14分56秒；平均合并时间：3分50秒；平均减速时间：11分35秒；
11个从机：运行时间：30分钟，6秒；平均地图时间*：5分钟，2秒；平均无序播放时间：6分钟，9秒；平均合并时间：8分52秒；平均减速时间：11分39秒；
8个从机：运行时间：32分钟，15秒；平均地图时间：4分29秒；平均无序播放时间：13分48秒；平均合并时间：4分钟，20秒；平均减少时间：11分11秒；
7个从属服务器：运行时间：30分钟，6秒；平均地图时间：4分28秒；平均无序播放时间：7分26秒；平均合并时间：8分26秒；平均减少时间：11分24秒；
问题：
- 为什么对于不同数量的工作节点
- 如何充分利用Hadoop集群，以便运行作业使用14个工作节点比使用7个节点更快
1.请使用较大的数据大小再次运行Terasort。
2.将块大小更改得更大，例如256M。你设置了多少减少任务？如果太小，请将其设置得更大。
0）如果您没有指定映射器的数量&减速器，那么默认情况下您有2个映射器&1减少。使用-D mapred.map.tasks-D mapred.reduce.tasks
1） 数据集太小，导致出现奇怪的行为结果非常低
2） 检查你的IO。如果每个节点有一个旋转磁盘，这不是一个好主意。