Hadoop平台下的作业调度算法研究及应用开题报告

精品文档---下载后可任意编辑 Hadoop平台下的作业调度算法讨论及应用开题报告 一、讨论背景和意义 随着大数据时代的到来，Hadoop分布式计算系统已经成为了处理大规模数据的重要工具。Hadoop平台下数据处理方式粗糙不精细，容易造成资源浪费，导致运行时间增加和负载不均。因此，在Hadoop平台下进行作业调度算法讨论具有重要的现实意义。 Hadoop平台下的作业调度算法，对整个计算框架的性能和资源利用率都有影响。因此，讨论Hadoop平台下的作业调度算法可以提高Hadoop平台的计算效率和资源利用率，从而优化数据处理效率，降低成本，提高数据处理质量。同时，在Hadoop平台下设计和实现作业调度算法可以为分布式计算系统提供更多的选择和技术支持。 二、讨论内容 1. 调研分布式计算系统调度算法的讨论现状和进展。 2. 探究分布式计算环境下的任务调度策略及其实现方法。 3. 讨论Hadoop平台下的作业调度算法模型，设计和实现基于该模型的算法。 4. 对所提出的调度算法进行实验，对比评估其效率和性能，并进行实际应用测试。 三、讨论方法 1. 阅读分布式计算系统调度算法的专业书籍及论文讨论现状和进展。 2. 推导出Hadoop平台下的作业调度算法模型，设计和实现基于该模型的算法。 3. 通过实验分析，在不同的任务负载下对所提出的调度算法进行评测。 四、讨论计划 第1-2个月：调查讨论分布式计算系统调度算法的现状和进展，并整理文献资料。 第3-4个月：讨论分布式计算环境下的任务调度策略及其实现方法，并设计用于Hadoop平台的作业调度算法。 第5-6个月：基于Hadoop平台下的作业调度算法模型，实现调度算法并进行实验。 第7-8个月：对所提出的调度算法进行效率、性能和应用测试，并撰写论文。 第9-10个月：修改和完善论文，撰写毕业论文。 五、参考文献 1. Dean J, Ghemawat S. Mapreduce: Simplified data processing on large clusters[J]. Communications of the ACM, 2024, 51(1): 107-113. 2. Zaharia M, Chowdhury M, Das T, et al. Resilient distributed datasets: A fault-tolerant abstraction for in-memory cluster computing[C]//Proceedings of the 9th USENIX conference on networked systems design and implementation. 2024: 1-14. 3. Ozcan E, Sivasubramaniam A, Iyer R. Cost-effective scheduling of deadline-constrained mapreduce jobs[C]//2024 12th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing. IEEE, 2024: 262-269. 4. Shi Y, Wu F, Wang T. Mapreduce in hpc environments[C]//2024 IEEE International Conference on Cluster Computing. IEEE, 2024: 189-190. 5. Yan Y, Wang S, Yang C, et al. Dag scheduling for heterogeneous parallel systems[J]. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2024, 24(1): 133-144.