可能最著名的mapreduce基准是 Terasort . 它需要大量随机生成的记录，并对整个数据集进行排序。这模拟了一个真正的大规模mapreduce作业，其中包括mappers和reducer。它包含在mapreduce中，因此您不必单独安装它。
第一步是使用 Teragen ，使用mapreduce lib目录中的mapreduce examples jar：

hadoop jar hadoop-*examples*.jar teragen <number of 100-byte rows> <output dir>

第二步是跑步 Terasort 在生成的输入数据上。此步骤所用的时间是基准测试的结果：

hadoop jar hadoop-*examples*.jar terasort <input dir> <output dir>

（可选）第三步是使用验证输出结果是否正确 Teravalidate :

$ hadoop jar hadoop-*examples*.jar teravalidate <terasort output dir (= input data)> <teravalidate output dir>

从一个集群到另一个集群比较这个基准的计时可能非常困难，但是它对于比较同一集群中的不同更改（例如修改配置或添加新节点）非常有用。
有一个深入的描述 Terasort 在这个博客里。