Hadloop模型研究及其作业调度算法的改进的开题报告一、选题背景随着信息技术的发展和进步，云计算和大数据等新兴技术得到广泛的应用和推广，任务调度变得越来越重要。在大型分布式计算环境下，任务调度算法对系统的性能和效率起着至关重要的作用。为了提高作业调度的效率和优化系统的性能，研究基于分布式计算环境下的作业调度算法，成为了计算机领域研究的热点之一。二、研究内容本文主要通过研究Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce计算模型以及其作业调度算法，探讨如何在这个分布式调度框架中进行调度作业的优化，从而提高系统的性能和效率。具体研究内容包括：（1）分布式文件系统的研究；（2）基于MapReduce模型的作业调度算法和任务分配策略的研究；（3）改进目前Hadoop作业调度算法的瓶颈问题，并提出新的算法；（4）实验设计与结果验证。三、研究意义本文的研究主要有以下几点意义：（1）为大规模分布式计算环境下的调度问题提供一种新的解决方案；（2）提高Hadoop作业调度算法在实际应用中的性能；（3）为研究分布式计算、并行计算等领域提供有益的研究参考。四、研究方法本研究主要采用文献综述及实验验证相结合的方法。首先，对分布式文件系统、MapReduce计算模型以及Hadoop作业调度算法进行综述和归纳，分析其优点和局限性，并指出其存在的问题；其次，基于上述分析，提出改进Hadoop作业调度算法的方案，并进行实验验证。五、研究进度安排本研究的工作进展计划如下：第一阶段：熟悉Hadoop分布式文件系统、MapReduce计算模型以及Hadoop作业调度算法，完善相关文献综述，拟定论文的基本框架和设计方案。（时间：2020年10月-2020年12月）第二阶段：通过理论分析和实验验证，发现Hadoop作业调度算法的瓶颈问题，并提出新的算法优化策略。（时间：2021年1月-2021年3月）第三阶段：设计实验，对新的作业调度算法进行比较分析，并对结果进行研究和总结，撰写论文。（时间：2021年4月-2021年6月）六、参考文献[1]DeanJ,GhemawatS.MapReduce:simplifieddataprocessingonlargeclusters[J].CommunicationsoftheACM,2008,51(1):107-113.[2]LiangC,CaiY,LiZ.OptimizationofHadoopscheduling[J].InternationalJournalofBigDataIntelligence,2017,4(1/2/3):87-96.[3]LeeJ,KimJ,GilJ.RebalancingtasksforimprovedHadoopMapReduceschedulers[J].JournalofSupercomputing,2016,72(3):949-969.[4]ZahariaM,BorthakurD,SenSarmaJ,etal.JobschedulingforMulti-UserMapReduceClusters[J].UniversityofCalifornia,Berkeley,Tech.Rep.UCB/EECS-2010-107,2010.[5]IslamR,KaushikR.EnhancingdatalocalityimprovesMapReduceperformance[J].InternationalJournalofAdvancedIntelligenceParadigms,2017,9(4):364-377.