我正在hadoop（关于前向执行）集群上做机器学习任务，这个集群有几十个节点。如果数据集大小为每300个特征10k个样本，hadoop处理（运行普通模型，如浅层神经网络或决策树）最多需要6个小时。同时，在本地机器上用matlab、java或numpy执行相同或相似的任务需要10-15分钟。
这对hadoop来说是正常的还是意味着我做错了什么？