Hadoop分布式系统调度算法的研究的任务书.docx

Hadoop分布式系统调度算法的研究的任务书
任务书
一、任务概述
本任务是针对Hadoop分布式系统调度算法的研究。通过对Hadoop分布式系统的调度算法进行研究，达到优化集群性能、提高计算效率、降低成本的目的。同时，本研究旨在找出Hadoop分布式系统调度存在的问题并提出相应的解决方案。
二、研究内容
1.Hadoop分布式系统的工作原理，了解其架构和组成部分。
2.研究Hadoop分布式系统中调度算法的设计、实现和运用，并总结调度算法存在的问题和优化方案。
3.深入研究Hadoop分布式系统中最常用的调度算法-FIFO调度算法，比较其与其他调度算法的优劣之处。
4.对Hadoop分布式系统中的资源使用情况进行分析，找出其调度争用现象，并提出相应的调度策略。
5.利用大量数据对Hadoop分布式系统的性能进行测试，评估不同调度算法在不同场景下的优劣，并寻找性能瓶颈。
三、研究方法
1.收集和整理相关文献资料。
2.实现和测试调度算法，并进行性能测试。
3.进行实验验证和数据分析，并总结实验结论。
4.将研究成果编写成学术论文，并进行专业展示。
四、进度计划
1.第一周：阅读相关文献资料，对Hadoop分布式系统的调度算法有一定了解。
2.第二周：深入研究调度算法的设计、实现和运用，并总结调度算法存在的问题和优化方案。
3.第三周：研究FIFO调度算法，并跟其他调度算法进行比较。
4.第四周：根据实际Hadoop分布式系统中的资源使用情况进行分析，并提出相应的调度策略。
5.第五周：编写调度算法实现代码，并进行性能测试。
6.第六周：分析实验结果并总结实验结论。
7.第七周：撰写学术论文，并进行专业展示。
五、预期成果
1.深入了解Hadoop分布式系统的调度算法设计与实现。
2.发现Hadoop分布式系统的调度算法存在的问题和优化方案。
3.实现和测试调度算法，并进行性能测试。
4.总结实验结论并撰写学术论文。
6.参考文献
【1】Chowdhury,N.,&Ahsan,M.(2017).MapReduce:Asurvey.JournalofNetworkandComputerApplications,78,99-117.
【2】Borkar,V.,&Karandikar,S.(2012).MapReduceasaserviceforE-Science:Conceptsandchallenges.FutureGenerationComputerSystems,28(3),564-574.
【3】Wang,J.,&Shen,J.(2015).AresearchonloadbalancingalgorithminHadoopcluster.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,6(1),117-125.
【4】Roy,M.S.,&Roy,A.K.(2016,February).UserDefinedSchedulinginHadoopDistributedFileSystem.InProceedingsoftheInternationalConferenceonFrontiersofIntelligentComputing:TheoryandApplications(FICTA)2016(pp.127-135).Springer.
【5】Zhang,Q.,Wang,H.,Chen,Y.,&Zhang,Y.(2017).AnimproveddynamictaskschedulingalgorithmforHadoopbasedontaskpriority.ClusterComputing,20(2),1547-1557.