Hadoop环境下落后任务识别与智能调度算法的深度剖析与优化策略.docx

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2025-02-25 发布于上海
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一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长态势，大数据处理技术应运而生。Hadoop作为一款开源的分布式系统基础架构，在大数据领域发挥着举足轻重的作用。它能够在由大量普通硬件组成的集群上运行，实现对大规模数据的可靠存储和高效处理。

Hadoop的核心组件包括分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。HDFS将数据分割成多个块，并存储于集群中的不同节点之上，通过数据冗余机制确保了数据的可靠性，即便某个节点出现故障，数据亦不会丢失，同时还能实现数据的并行访问，大幅提升数据的读写速度。MapReduce则将复杂的计算任务分解为Map和Redu