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Hadoop平台的作业调度算法研究与改进的中期报告
Hadoop是目前最流行的大数据处理平台之一，由于其强大的分布式计算能力而备受好评。然而，Hadoop平台上的作业调度算法一直是学术界和工业界研究的热点之一。本文介绍了Hadoop平台上作业调度算法的研究现状，并提出了一些改进措施。
一、Hadoop平台作业调度算法研究现状
作业调度算法是指如何将多个作业分配到多个计算节点上，以达到最优的系统性能。在Hadoop平台上，作业调度算法的优劣关系直接影响到系统的吞吐量、延迟等性能指标。目前，主要的调度算法包括以下几种：
1.先来先服务算法（First-Come-First-Serve，FCFS）：即按照作业提交的先后顺序进行排队，然后逐一派发到计算节点上执行。这种算法简单易实现，但是不能充分利用资源，造成资源浪费和长时间等待。
2.轮询算法（RoundRobin，RR）：将多个作业按照一定的时间间隔分配到多个计算节点上进行轮询。这种算法比较均匀，可以充分利用资源，但是不能适应不同作业之间的差异性。
3.最短作业优先算法（ShortestJobFirst，SJF）：按照作业大小或者执行时间进行排序，然后优先派发执行时间最短的作业。这种算法能够最大限度地缩短作业的执行时间，但是可能会造成大作业等待时间过长的问题。
4.带权重的随机算法（WeightedRandom，WR）：为每个作业设置一个权重值，然后按照权重值的大小进行随机分配。这种算法能够较好地平衡系统负载，但是随机性较强，无法保证系统的可靠性。
以上算法都有各自的特点和适用条件，但是都存在一些不足之处。例如，FCFS算法不能充分利用资源，而SJF算法可能会导致大作业等待时间过长，WR算法随机性较强。因此，需要针对Hadoop平台的特点，提出一些能够更好地优化系统性能的作业调度算法。
二、Hadoop平台作业调度算法改进方案
1.基于作业大小的动态分配算法
Hadoop平台上的作业通常由多个任务组成，这些任务的执行时间和资源消耗不同。因此，我们可以根据每个作业的任务数量和任务大小，计算出该作业所需要的资源，并对计算节点进行动态分配。具体来说，每个计算节点会被分为多个部分，每个部分的资源量相等，然后将最小单位的资源分配给作业相应的任务，需要哪些资源就向哪些部分申请。这样，即使在某些计算节点上出现长时间等待的情况，也能通过其他节点的资源帮助其执行，使系统的吞吐量得到提升。
2.综合考虑作业大小和等待时间的算法
在Hadoop平台上，不同作业的执行时间可能会有很大的差别，而SJF算法过于追求作业执行时间的最小值，可能会导致某些大作业的等待时间过长。因此，我们可以综合考虑作业大小和等待时间，为每个作业设置一个优先级，然后按照优先级从高到低进行调度。在调度算法中，计算机节点会将正在等待执行的作业进行排序，并将所有作业分为两类，一类是已经分配了计算资源并在执行的作业，另一类是未分配计算资源但已经提交的作业。对于已经在执行的作业，算法会动态地调整其执行进度以提升系统性能。对于未分配计算资源的作业，算法会根据作业大小和等待时间进行排序，然后按照优先级进行分配。
三、结论
以上两种算法都是基于Hadoop平台的特点和需求而提出的，能够很好地平衡系统负载和优化系统性能。基于作业大小的动态分配算法利用每个计算节点的最小单位资源，使等待时间长的作业可以得到其他节点的帮助，从而提升了系统的吞吐量。综合考虑作业大小和等待时间的算法则能够避免SJF算法导致的大作业等待时间过长的问题，同时通过动态调整作业进度来适应不同作业之间的差异性，进一步优化了系统的性能。