我已经设置了一个hadoop集群，它有4个节点，其中一个节点既是hdfs的namenode，也是yarn主节点。这个节点也是最强大的。
现在，我已经分发了两个文本文件，一个在node01（namenode）上，一个在node03（datanode）上。在运行基本wordcount mapreduce作业时，我可以在日志中看到只有node01在进行任何计算。
我的问题是，为什么hadoop没有决定对node03执行mapreduce并传输结果，而不是将整本书传输到node01。我还检查了，复制被禁用，这本书只在node03上可用。
那么，hadoop如何在传输数据和设置作业之间做出决定？在这个决定中，它是否检查了哪台机器的计算能力更强（例如，它是否决定传输到node01，因为node01是4核4gig ram机器，而node03上是2核1G）？
我找不到关于这个主题的任何东西，所以任何指导都将不胜感激。
谢谢您！
更多说明：node01运行的是namenode、datanode、resourcemanager和nodemanager。因此，它既是“主节点”又是“计算节点”。
通过运行以下命令，我确保在node01上放置一个文件，在node03上放置一个文件： hdfs dfs -put sample1.txt samples 在节点01和 hdfs dfs -put sample02.txt samples 在节点03上。由于复制被禁用，这将导致数据（在node01和node03上本地可用）只存储在那里。
我使用hdfswebinterface验证了这一点。对于sample1.txt，它说这些块只在node01上可用；对于sample2.txt，它说这些块只在node03上可用。
关于@cricket\u007：我担心sample2.txt只在node03上可用。yarn-webinterface告诉我，对于应用程序尝试，node01上只分配了一个容器。如果Map文件sample2.txt的任务，node03上也会有一个容器。
因此，node01需要从node03获取sample2.txt文件。
是的，我知道hadoop在1gig的ram上运行得不好，但是我正在使用raspberry pi集群来摆弄和学习一些东西。这不是用于生产用途。