在hadoop2.7.2集群nutch上以部署模式运行nutt 1.15比在本地模式下花费更多的时间

Question

我正在将nutch 1.15与hadoop 2.7.2群集（标准A4m v2（4 vcpus，32 GB内存），具有1个主/从节点和3个从属节点一起使用，我尝试抓取9个URL并配置了mapreduce.job.reduces = 10，topN = 9000（1000 urls / host），depth = 4，generate.max.count = 1000 and mapreduce.map/reduce.java.opts= -Xmx4g 根据我的理解，爬网生成将分为10个部分，每个主机一个，每个部分将包含（最大网址= 9000/10 = 900个网址） 但是我看到的是很少有部分没有条目，并且很少有具有来自多个主机的URL的部分，我的理解是正确的 只需35分钟即可完成上述配置的抓取

当我在没有hadoop / hdfs的本地模式下运行9个url（此本地模式的4个实例）时，爬网在23分钟内完成 本地模式的配置mapreduce.job.reduces = N / A topN = 1000（因为一次选择了一个URL /主机）depth = 4，generate.max.count = 1000

下面是日志摘要，我可以在其中看到地图输出记录始终是溢出记录的一半

            Map input records=814
            Map output records=2025
            Map output bytes=96541492
            Map output materialized bytes=45547532
            Input split bytes=648
            Combine input records=0
            Combine output records=0
            Reduce input groups=981
            Reduce shuffle bytes=45547532
            Reduce input records=2025
            Reduce output records=2025
            Spilled Records=4050
            Shuffled Maps =8
            Failed Shuffles=0
            Merged Map outputs=8
            GC time elapsed (ms)=5260
            CPU time spent (ms)=143320
            Physical memory (bytes) snapshot=7797211136
            Virtual memory (bytes) snapshot=38557540352
            Total committed heap usage (bytes)=8712617984

及以下是我的mapred-site.xml配置

    <property>
  <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
  <value>5012</value>
</property>

<property>
  <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
  <value>5012</value>
</property>

<property>
  <name>mapreduce.map.java.opts</name>
  <value>-Xmx4g -XX:+UseCompressedOops</value>
</property>

<property>
  <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
  <value>-Xmx4g -XX:+UseCompressedOops</value>
</property>
<property> 
  <name>mapreduce.job.maps</name>
  <value>2</value>
  <description>
    define mapred.map tasks to be number of slave hosts
  </description> 
</property> 

<property> 
  <name>mapreduce.job.reduces</name>
  <value>4</value>
  <description>
    define mapred.reduce tasks to be number of slave hosts
  </description> 
</property> 
<property> 
  <name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name>
  <value>10</value>
</property> 
<property> 
  <name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>
  <value>100</value>
</property> 
<property> 
  <name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>
  <value>1048</value>
</property>
<property> 
  <name>mapreduce.map.output.compress</name>
  <value>true</value>
</property>
<property> 
  <name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>
  <value>org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec</value>
</property>

我在做错什么或我想念什么？