我们正在使用＆＃34;遗产＆＃34; mapreduce库的（非PipelineAPI）版本：http://code.google.com/p/appengine-mapreduce/
问题是我们只能获得一个分片处理，即使对于具有> 150,000个实体的种类也是如此。我们尝试了不同的shard_count配置，例如4,16,128，但总是只有一个分片处理整个数据集，这非常慢。
我觉得我错过了一步（例如，创建索引或其他东西）。我们在其他应用程序上成功地使用了这个遗留库，它按预期运行多个分片。
交叉我的手指，有人知道一个随便的答案。
谢谢， Ĵ
答案 0 :(得分：2)
发现它！
此问题出现在Python中，并且仅在您覆盖模型的默认种类名称时才会出现。
我已在mapreduce问题跟踪器上添加了一个补丁：http://code.google.com/p/appengine-mapreduce/issues/detail?id=154