云计算环境中细粒度的MapReduce作业资源分配方法的研究的任务书.docx

云计算环境中细粒度的MapReduce作业资源分配方法的研究的任务书
任务书
一、研究背景和目的
云计算环境中的MapReduce框架已经成为大规模数据处理和分析的重要工具。在云计算环境下，如何合理高效地分配MapReduce作业的资源，对于提高计算性能和资源利用率具有重要意义。当前的资源分配方法主要面向作业级别，未能充分考虑到细粒度的资源利用和作业特征。因此，本研究旨在探索云计算环境中细粒度的MapReduce作业资源分配方法，提高资源利用率和作业执行性能。
二、研究内容和方法
1.调研分析云计算环境中MapReduce作业资源分配的现状和挑战。了解目前主流的MapReduce资源分配方法，分析其优缺点和适用场景，总结存在的问题和挑战。
2.设计并实现细粒度的MapReduce作业资源分配算法。考虑作业的细粒度特征，如作业任务的大小、任务执行的时间、任务之间的数据依赖关系等。基于这些特征设计新的资源分配方法，旨在提高作业执行效率和资源利用率。
3.构建实验平台，进行性能评估和对比实验。将设计的细粒度的MapReduce作业资源分配算法与现有的方法进行对比，通过大规模实验评估资源利用率、作业执行时间和系统负载等指标。
4.分析实验结果，并改进和优化研究方法。根据实验结果分析优化空间和方向，提出改进方法，不断优化细粒度的MapReduce作业资源分配算法。
三、进度安排
第一阶段（1-2个月）：调研分析。了解云计算环境中MapReduce作业资源分配的现状和挑战，总结问题和挑战，并明确研究目标和方法。
第二阶段（2-3个月）：算法设计与实现。根据细粒度特征，设计并实现新的MapReduce作业资源分配算法。
第三阶段（2个月）：实验平台搭建和性能评估。构建实验平台，进行性能评估和对比实验，收集实验数据和结果。
第四阶段（1-2个月）：实验结果分析和改进。根据实验结果进行分析，提出改进和优化方法，并修改算法。
第五阶段（1个月）：论文撰写和总结。根据研究内容和实验结果撰写论文，并进行总结和展望。
四、预期成果
1.详细的调研分析报告，阐述云计算环境中MapReduce作业资源分配的现状和挑战。
2.设计并实现的细粒度的MapReduce作业资源分配算法，并记录详细的实现过程和方法。
3.实验平台和性能评估报告，包括实验数据和结果。
4.论文一篇，包括研究背景、目的、方法、实验结果等，并对研究进行总结和展望。
五、参考文献
[1]Dean,J.,&Ghemawat,S.(2008).MapReduce:simplifieddataprocessingonlargeclusters.CommunicationsoftheACM,51(1),107-113.
[2]Zaharia,M.,Chowdhury,M.,Franklin,M.J.,Shenker,S.,&Stoica,I.(2010).Spark:clustercomputingwithworkingsets.InHotCloud(Vol.10,p.95).