我正在从hadoop1迁移到hadoop2。源代码是使用mrv2jars重新编译的，没有任何兼容性问题。当我试着在Yarn下运行作业时，map运行得很好，达到了100%，但是reduce被卡在了~6,7%。没有性能问题。实际上，我检查了cpu的使用情况，结果发现当reduce被卡住时，似乎没有计算在进行，因为cpu大部分是100%空闲的。作业可以在hadoop1.2.1上成功运行。
我检查了resourcemanager的日志消息，发现自从map完成后，没有分配更多的容器，因此没有reduce在任何容器上运行。是什么导致了这种情况？
我想知道它是否与yarn.nodemanager.aux-services属性设置有关。通过遵循官方教程(http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/singlecluster.html),此属性必须设置为mapreduce\u shuffle，这表示mr仍将使用默认的shuffle方法，而不是其他shuffle插件(http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/pluggableshuffleandpluggablesort.html). 我试图不设置这个属性，但是hadoop不允许。
下面是userlogs/applicationforlder/containerfolder/syslog的日志，当它即将达到reduce的7%时。之后，日志不再更新，reduce也停止了。

2014-11-26 09:01:04,104 INFO [fetcher#1] org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher: fetcher#1 about to shuffle output of map attempt_1416988910568_0001_m_002988_0 decomp: 129587 len: 129591 to MEMORY
2014-11-26 09:01:04,104 INFO [fetcher#1] org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.InMemoryMapOutput: Read 129587 bytes from map-output for attempt_1416988910568_0001_m_002988_0
2014-11-26 09:01:04,104 INFO [fetcher#1] org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.MergeManagerImpl: closeInMemoryFile -> map-output of size: 129587, inMemoryMapOutputs.size() -> 2993, commitMemory -> 342319024, usedMemory ->342448611
2014-11-26 09:01:04,105 INFO [fetcher#1] org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher: fetcher#1 about to shuffle output of map attempt_1416988910568_0001_m_002989_0 decomp: 128525 len: 128529 to MEMORY
2014-11-26 09:01:04,105 INFO [fetcher#1] org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.InMemoryMapOutput: Read 128525 bytes from map-output for attempt_1416988910568_0001_m_002989_0
2014-11-26 09:01:04,105 INFO [fetcher#1] org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.MergeManagerImpl: closeInMemoryFile -> map-output of size: 128525, inMemoryMapOutputs.size() -> 2994, commitMemory -> 342448611, usedMemory ->342577136
2014-11-26 09:01:04,105 INFO [fetcher#1] org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.ShuffleSchedulerImpl: datanode03:13562 freed by fetcher#1 in 13ms

从hadoop1迁移到hadoop2时，这是一个常见的问题吗？hadoop2中运行map-shuffle-sort-reduce的策略改变了吗？是什么导致了这个问题？非常感谢。任何评论都会有帮助！
主要环境设置：
hadoop版本：2.5.2
6节点群集，8核cpu，每个节点15 gb内存
相关属性设置：
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb:14336
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb:2500个
yarn.nodemanager.resource.memory-mb:14336
yarn.nodemanager.aux-services:mapreduce\u shuffle
mapreduce.task.io.sort.factor:100
mapreduce.task.io.sort.mb:1024