精品文档---下载后可任意编辑MapReduce 下基于 Deadline 作业调度的讨论的开题报告一、选题背景和意义：云计算平台作为计算机科学领域中的一个热门课题，已在各种应用中广泛运用。MapReduce 作为云计算领域的一种典型编程和计算模式，在高容错性，高容错性和较低的计算资源成本等方面拥有较大的优势。然而，MapReduce 系统资源调度问题始终是制约其应用效果的一个重要因素。在现实应用中，许多应用的计算任务必须在一定的时间内完成，如实时计算、在线高性能服务等。在这种情况下，不同的任务优先级和任务完成截止时间的预设成为了调度器必须解决的问题。因此，如何在保证系统资源高效利用的基础上，满足不同任务的截止时间和优先级需求，就成为了一个重要而复杂的讨论问题。综上所述，本文将结合实时计算任务调度的特点，讨论基于Deadline 的作业调度机制，以期提高 MapReduce 系统的应用效率。二、国内外讨论现状：目前，国内外学者已在 Deadline 的任务调度机制上做了一些有价值的讨论：2024 年，Felipe Araujo 等人针对数据平台作业系统中 Deadline的特点，提出了基于组的设计思路，将同一个业务的任务归为一个组，并指定一个截止时间，以完成整个业务需求为目标。此外，他们还提出了一种新的调度方法，其中包括分配任务给组以及在完成业务需求时平衡 task-level deadines 和 group-level deadlines 的调度机制；2024 年，学者 Jiangwei 等人和 Iijima 等人分别讨论了基于Deadline 的数据集群调度问题，提出了基于一个假设和数值分析的解决方案，以实现 Job 的加速和系统吞吐量的提高；2024 年，学者 H. Chen 和 P. Liu 在他们的论文中提出了一种Deadline，以实现高处理延迟环境中的工作负载。其中他们考虑了员工时间、任务开销、和部分任务突然的到达等因素。以上讨论表明，在 Deadline 任务调度机制中最主要的难点是如何通过资源分配来满足任务要求的 Deadline。因此，一个合理的资源分配算法会是关键和体现系统综合性能的表现。精品文档---下载后可任意编辑三、讨论内容与意义：3.1 讨论内容：本文将挖掘 MapReduce 系统在 Deadline 任务调度机制下的性能瓶颈，通过设计有效的资源分配机制，以满足系统任务的 Deadline 需求。为此，本文将围绕以下几个方向进行深化讨论：1.分析少量任务调度和多任务并发调度两种场景下的 MapReduce性能表现；2.对 MapReduce 架构进行分析和改进，以降低调...
