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Hadoop云平台下基于资源感知的作业调度算法研究
随着云计算技术的发展，越来越多的企业和个人开始将数据存储在云平台上，其中以Hadoop云平台最为突出。Hadoop云平台将大数据的分布式计算、数据存储和数据处理技术优化，极大地提高了数据处理能力。但是，Hadoop云平台的资源利用率和作业调度质量也成为了亟待解决的问题。本文将介绍Hadoop云平台下基于资源感知的作业调度算法。
一、Hadoop云平台资源感知的作业调度算法
Hadoop云平台资源感知的作业调度算法是为了提高Hadoop云平台的资源利用率和作业调度的质量而设计的。这种算法会在作业之间维护作业之间的优先级关系，比如优先级高的作业会优先获得资源。具体步骤如下：
1.获得当前可用资源
这一步是为了获得当前可用的资源，包括内存、CPU等资源。
2.确定作业间的优先级关系
这一步是为了确定作业之间的优先级关系，这样就能够根据作业的优先级来决定作业的调度顺序。
3.选择优先级最高的作业
这一步是为了选择优先级最高的作业，然后将资源分配给该作业。
4.调度作业
这一步是为了将资源分配给作业，让作业开始运行。
5.监测作业运行情况
这一步是为了监控作业运行情况，如果发现作业运行过程中出现问题，则需要重新调度。
二、Hadoop云平台资源感知的作业调度算法优点
Hadoop云平台资源感知的作业调度算法具有以下优点:
1.提高了资源利用率
资源感知的作业调度算法能够将资源分配给最需要资源的作业，从而提高了资源利用率，减少了资源浪费。
2.改善了作业调度效率
资源感知的作业调度算法能够自动将优先级高的作业调度到前面，从而改善了作业调度效率。
3.避免了作业之间的冲突
资源感知的作业调度算法能够避免作业之间的冲突，从而避免了作业之间资源的浪费。
4.保证了作业调度的质量
资源感知的作业调度算法能够根据作业的优先级调度作业，从而保证了作业调度的质量。
三、结论
Hadoop云平台资源感知的作业调度算法能够提高Hadoop云平台的资源利用率和作业调度的质量。该算法能够自动将优先级高的作业调度到前面，从而改善了作业调度效率。此外，该算法还能够避免作业之间的冲突，从而减少了资源浪费，保证了作业调度的质量。因此，该算法是值得推广的。