我有一个spark应用程序，可以从csv文件中加载数据，调用Drools引擎，使用平面图并将结果保存到输出文件（.csv）
下面是两个测试用例：
1）当我在具有相同配置（8个内核）的 2个Worker节点上运行此应用程序时，应用程序需要 5.2分钟来完成：
否。执行者人数：133
内核总数：16
已用内存：2GB（每个执行者1GB）
可用内存：30GB
2）当我在具有相同配置（8个内核）的 3个Worker节点上运行此应用程序时，该应用程序需要 7.6分钟来完成：
预期结果
在添加一个具有相同配置的工作节点之后，应该花费更少的时间。
实际结果
在添加一个具有相同配置的工作节点之后，将花费更多时间。
我正在使用spark-submit命令以独立模式运行应用程序。
我想了解为什么增加工作节点并不能提高性能，这不是正确的期望吗？
编辑
查看了关于stackoverflow的其他类似问题之后，我尝试使用spark.dynamicAllocation.enabled=true运行应用程序，但是它进一步降低了性能。