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Hadoop平台下的作业调度算法的研究的中期报告
一、研究背景
随着数据规模的不断增大，Hadoop已经成为了处理大数据的主流平台。在Hadoop平台下，作业调度算法是影响作业执行效率的关键因素之一。因此，研究Hadoop平台下的作业调度算法具有重要意义。
二、研究目标
本研究的目标是对Hadoop平台下的作业调度算法进行研究，探索如何优化作业调度算法，提高Hadoop平台下作业的执行效率和并发性。
三、研究内容和进展
1.调研Hadoop平台下的作业调度算法，并分析其特点和缺点。
2.提出一种基于任务性质的预测模型，通过分析任务类型、大小、数据倾斜程度、执行时间等属性，对任务的执行时间进行预测，从而实现更准确的作业调度。
3.设计了一种基于地图/减少模式的作业调度算法，该算法能够根据节点之间的通信模式和数据分布情况，自适应地调整任务分配策略，从而提高作业的并发性和执行效率。
4.在Hadoop集群中进行实验，测试了所提出算法的性能，并与其他调度算法进行比较。
四、预期成果和展望
预计本研究将可提出一种更加优化的Hadoop平台下的作业调度算法，通过实验测试，证明其能够有效提高作业的执行效率和并发性。未来的工作将进一步探索如何结合深度学习和大数据分析技术，优化作业调度算法，提升Hadoop平台的性能和可靠性。