出现这种情况可能是由于Sagemaker实例中的默认设置不允许使用所有可用CPU。解决这个问题的方法是在启动Mapreduce作业时，通过添加额外的参数来指示要使用的CPU数量。

以下代码演示如何在Sagemaker上启动Mapreduce作业，并使用8个CPU：

import boto3

# Create SageMaker client
sagemaker = boto3.client('sagemaker')

# Set up the MapReduce job parameters
job_params = {
    'JobName': 'my-mapreduce-job',
    'MainClass': 'com.example.MyMainClass',
    'Jar': 's3://my-bucket/my-mapreduce-job.jar',
    'Args': ['s3://my-input-bucket/input', 's3://my-output-bucket/output'],
    'NumberOfInstances': 1,
    'InstanceType': 'ml.m4.xlarge',
    'InstanceCount': 1,
    'Ec2KeyName': 'my-key-pair',
    'Ec2SubnetId': 'subnet-01234567',
    'Ec2SecurityGroupIds': ['sg-01234567'],
    'Args': ['myargs'],
    'MasterInstanceType': 'ml.m4.xlarge',
    'SlaveInstanceType': 'ml.m4.xlarge'
    'NumMapTasks': 8,
    'NumReduceTasks': 2
}

# Start the MapReduce job
response = sagemaker.create_processing_job(**job_params)

在这个例子中，我们使用了 NumMapTasks 参数将要使用的CPU内核数设置为8。如果你希望使用更多CPU核心，只需相应地增加这个值即可。