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Hadoop平台下的负载均衡优化研究与改进的任务书
任务书
题目：Hadoop平台下的负载均衡优化研究与改进
任务背景:
Hadoop是目前最流行的分布式存储和计算框架，但是在实际使用过程中，因为节点之间的负载不均衡，很容易出现性能瓶颈，降低了系统的实际性能。因此，研究Hadoop平台下的负载均衡优化，实现系统性能的提升具有重要的意义。
任务目标：
通过研究Hadoop的负载均衡原理和现有的负载均衡策略，提出一种改进的负载均衡算法，改善系统性能并验证其有效性。
任务内容：
1.研究Hadoop平台的负载均衡机制和现有的负载均衡策略，掌握Hadoop的工作原理和集群的架构。
2.分析现有的负载均衡算法并提出改进的方案，比较新方案与现有方案的特点，确定改进方案的实现思路。
3.设计实验方案，利用Hadoop平台搭建集群和测试环境，分别运行新方案和现有方案，在不同的负载情况下测试系统的性能。
4.分析和比较实验结果，对比新方案和现有方案的性能表现，验证改进方案的有效性。
5.对改进方案进行总结和优化，提出方案的不足和未来可改进的方向，并撰写相关论文或报告。
任务要求：
1.具有一定的研究能力，了解Hadoop平台相关技术。
2.熟练掌握Java编程和Linux操作系统，了解MapReduce计算模型。
3.具备良好的团队协作能力，能够与团队成员进行有效的沟通和交流。
4.能够按时完成本任务书规定的实验和文献综述。
5.具备良好的英语阅读和写作能力，熟练使用常用的office办公软件。
任务周期：
本次任务周期为2个月，具体实验时间和进度由团队负责人安排。任务完成后，团队需要将所得的结论和实验结果向导师汇报并提交相关文档。