我试着用hadoop发布一个计算。
我正在使用序列输入和输出文件，以及自定义可写文件。
输入是一个三角形列表，最大大小为2mb，但也可以在50kb左右更小。中间值和输出是自定义可写文件中的Map（int，double）。这是瓶颈吗？
问题是计算速度比没有hadoop的版本慢得多。另外，将节点数从2增加到10并不能加快进程。
一种可能是我没有得到足够的Map器，因为输入太小。我做了测试改变了 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize ，但它只是变得更糟，而不是更好。
我在本地和amazonelasticmapreduce使用hadoop2.2.0。
我忽略了什么吗？或者这就是不使用hadoop就可以完成的任务(这是我第一次使用mapreduce）。
你想看看代码部分吗？
谢谢您。

public void map(IntWritable triangleIndex, TriangleWritable triangle, Context context) throws IOException, InterruptedException {           
        StationWritable[] stations = kernel.newton(triangle.getPoints());
        if (stations != null) {
            for (StationWritable station : stations) {
                context.write(new IntWritable(station.getId()), station);
            }
        }
    }    

class TriangleWritable implements Writable {

private final float[] points = new float[9];

@Override
public void write(DataOutput d) throws IOException {
    for (int i = 0; i < 9; i++) {
        d.writeFloat(points[i]);
    }
}

@Override
public void readFields(DataInput di) throws IOException {
    for (int i = 0; i < 9; i++) {
        points[i] = di.readFloat();
    }
}
}

public class StationWritable implements Writable {

private int id;
private final TIntDoubleHashMap values = new TIntDoubleHashMap();

StationWritable(int iz) {
    this.id = iz;
}

@Override
public void write(DataOutput d) throws IOException {
    d.writeInt(id);
    d.writeInt(values.size());
    TIntDoubleIterator iterator = values.iterator();
    while (iterator.hasNext()) {
        iterator.advance();
        d.writeInt(iterator.key());
        d.writeDouble(iterator.value());
    }
}

@Override
public void readFields(DataInput di) throws IOException {
    id = di.readInt();

    int count = di.readInt();
    for (int i = 0; i < count; i++) {
        values.put(di.readInt(), di.readDouble());
    }
}
}