1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，以及網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了企業(yè)的發(fā)展核心。很多大型IT企業(yè)都建立了自己的大數(shù)據(jù)中心，同時(shí)企業(yè)的發(fā)展也愈來(lái)愈依賴于數(shù)據(jù)，這一事實(shí)表明大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)！而Hadoop等云計(jì)算平臺(tái)正是隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)而出現(xiàn)的。在一個(gè)云計(jì)算平臺(tái)中，資源和作業(yè)調(diào)度策略是其核心，它對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)計(jì)算資源的分配及作業(yè)的執(zhí)行都起著至關(guān)重要的作用。因此，云計(jì)算環(huán)境下調(diào)度算法的研究有著重要意義。
　　由于云計(jì)算平臺(tái)的調(diào)度

2、問(wèn)題已經(jīng)由作業(yè)調(diào)度逐漸轉(zhuǎn)向資源調(diào)度，所以本文兼顧了Hadoop平臺(tái)下作業(yè)調(diào)度和資源調(diào)度問(wèn)題，重點(diǎn)介紹了基于Hadoop平臺(tái)下現(xiàn)有的幾種作業(yè)調(diào)度算法和資源調(diào)度算法，包括先進(jìn)先出（FIFO）調(diào)度算法、基于負(fù)載均衡的調(diào)度算法、基于資源感知的調(diào)度算法和主資源公平（DRF）調(diào)度算法，分析了這些調(diào)度算法的主要思想和優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)Hadoop平臺(tái)作業(yè)調(diào)度問(wèn)題，根據(jù)作業(yè)的負(fù)載類型，對(duì)基于負(fù)載均衡和資源感知的調(diào)度算法作出了改進(jìn)，提出了一種基于工作負(fù)載感知（

3、WLWare）的調(diào)度算法。該算法根據(jù)集群的節(jié)點(diǎn)信息，將作業(yè)進(jìn)行了分類，通過(guò)作業(yè)負(fù)載類型和節(jié)點(diǎn)負(fù)載狀況，算法將作業(yè)與節(jié)點(diǎn)進(jìn)行匹配，提高了系統(tǒng)的資源利用率。同時(shí)在Hadoop平臺(tái)資源調(diào)度問(wèn)題上，針對(duì)Hadoop2.0中主資源公平（DRF）調(diào)度算法未考慮資源請(qǐng)求的不可分割性和資源的動(dòng)態(tài)使用情況這一問(wèn)題，基于主資源公平（DRF）調(diào)度算法提出了一種基于資源需求的動(dòng)態(tài)多資源調(diào)度算法（DEDRF），該算法通過(guò)對(duì)主資源公平（DRF）算法引入新的資源分配