Hadoop 中通过拆分任务到多个节点运行来实现并行计算，但某些节点运行较慢会拖慢整个任务的运行，Hadoop 采用什么机制应对这个情况

Speculative Execution 推测执行

（1）推测执行(Speculative Execution)是指在分布式集群环境下，因为程序 BUG，负载不均衡或者资源分布不均等原因，造成同一个 job 的多个 task 运行速度不一致，有的 task 运行速度明显慢于其他 task（比如：一个 job 的某个 task 进度只有 10%，而其他所有 task 已经运行完毕），则这些 task 拖慢了作业的整体执行进度，为了避免这种情况发生，Hadoop 会为该 task 启动备份任务，让该 speculativetask 与原始 task 同时处理一份数据，哪个先运行完，则将谁的结果作为最终结果

（2）推测执行优化机制采用了典型的以空间换时间的优化策略，它同时启动多个相同 task（备份任务）处理相同的数据块，哪个完成的早，则采用哪个 task 的结果，这样可防止拖后腿 Task 任务出现，进而提高作业计算速度，但是，这样却会占用更多的资源，在集群资源紧缺的情况下，设计合理的推测执行机制可在多用少量资源情况下，减少大作业的计算时间。