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云计算环境下基于MapReduce的资源调度模型和算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
云计算环境下由于计算单位数量的增加，计算任务复杂度的提高，资源的调度和管理越来越复杂。资源调度算法对云计算的高效和有效运作是至关重要的。而基于MapReduce架构的资源调度算法成为了研究的热点，其主要目的是为了提高云计算平台的性能和利用率。
二、任务目的
本次研究旨在深入探索基于MapReduce的资源调度模型和算法，并从理论和实践两个方面进行研究，最终使得研究结果能够在实际生产中得到应用，进一步推动云计算的发展。
三、任务内容
1.研究MapReduce的核心技术，了解其设计原理和特点。
2.掌握当前主流的基于MapReduce架构的资源调度算法，分类比较各种算法的优缺点。
3.结合MapReduce的特点，提出针对性的资源调度算法，重点研究调度策略和调度器的设计、实现和优化。
4.建立基于MapReduce的模拟环境进行实验，对比分析各种调度算法的性能表现。
5.优化调度算法，提高云计算平台的处理能力和资源利用率。
四、任务要求
1.对于MapReduce技术和云计算环境资源管理机制等基础知识有较好的掌握。
2.具有独立思考和分析解决问题的能力，具备较强的团队协作能力。
3.能够熟练运用相应的编程语言、工具和模拟环境等进行研究和实验。
4.研究结果应该结合实践需求和经济效益进行评价，经过充分验证后才能得出结论。
五、研究成果
1.完成相关研究报告，并进行实验数据分析和结果总结。
2.撰写论文并发表在相关领域的期刊或会议上。
3.开发相应的程序和工具，并进行实际应用。
4.扩展研究成果的实用价值，推广相关技术和应用。
六、时间安排
本次研究计划时间为6个月。
第一阶段（1个月）：阅读相关文献，学习MapReduce的核心技术。
第二阶段（2个月）：研究主流的基于MapReduce架构的资源调度算法。
第三阶段（2个月）：设计并实现针对MapReduce的资源调度算法，并建立模拟环境进行实验。
第四阶段（1个月）：进行结果分析和总结，编写论文和开发相关程序和工具。
七、参考文献
1.DeanJ,GhemawatS.MapReduce:simplifieddataprocessingonlargeclusters.CommunicationsoftheACM,2008,51(1):107-113.
2.ChenY,GanapathiA,KatzRH,etal.Resourcemanagementfordistributeddata-intensivesystems.ProceedingsoftheWorkshoponHotTopicsinCloudComputing,SanDiego,California,USA,2010.
3.ZahariaM,BorthakurD,SenSarmaJ,etal.Delayscheduling:asimpletechniqueforachievinglocalityandfairnessinclusterscheduling.Proceedingsofthe5thEuropeanConferenceonComputerSystems,Nuremberg,Germany,2010.
4.MaoY,LuoH,RenS,etal.Automatedelasticitymanagementforcloud-basedMapReducedataprocessingapplications.Proceedingsofthe2011ACMSymposiumonCloudComputing,Cascais,Portugal,2011.