背景：之所以想确认这个数据，是因为在hadoop的集群系统中，发现各个节点的CPU使用率都不高，并且查看整个集群并发的map和reduce数，都只有6（三台hadoop机器）

分析：为了查清楚，为什么tasktracker都只启动了两个map任务和两个reduce任务，查看了hadoop的相关配置说明。具体细节如下：
      hadoop可以配置每个TaskTracker启动的map和reduce任务数（直白的意思是启动多少个线程来同时处理任务）；一般来说，
可以根据CPU的个数，配置同时运行的任务数。该配置在文件mapred-site.xml中。如果不配置的话，默认个数为2，当CPU个数大于2时，则不能完全的利用上当前CPU的能力
      <property>
                <name>mapred.tasktracker.map.tasks.maximum</name>
                <value>8</value>
                <final>true</final>
        </property>
        <property>
                <name>mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum</name>
                <value>8</value>
                <final>true</final>
        </property>
       此外，在该文件中，还有一个类似的配置选项；该配置项对应的是每个job的map数和reduce数，hadoop的默认取值分别是2和1。真正在执行的时候，每个job的map数，是由多个因素决定的，文件中配置的，只能起到参考作用，真正运行的map数未必是该值；但是，运行时的reduce数，就是文件中配置的取值了。reduce task官方建议配置为0.99*mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum，此时所有的reduce都能够同时立即启动。一个job的map个数过多，会给Jobtracker的任务分配带来太大的压力，并且任务的启动也需要时间；至于为什么job的reduce数要和集群中reduce任务个数持平，这个我不太清楚，感觉即使不持平，也不会有很大的差别。

结论：依次修改节点的配置数据，并重启该节点，调整了集群的配置。各个节点的CPU使用率也上去了，执行时间也缩短了。