Hadoop平台下的作业调度算法研究及应用中期报告本文主要介绍了Hadoop平台下的作业调度算法研究及应用的中期研究报告。报告包括了对已完成工作的简要回顾，以及未来需要完成的任务和研究方向。整个报告主要分为三个部分。第一部分是已完成工作的回顾。在实现过程中，首先对Hadoop平台下的作业调度算法进行了分析和研究，包括了基于FIFO的作业调度算法、基于容器级别资源调度的FairScheduler算法、以及基于容器级别资源调度的CapacityScheduler算法等。同时在实现过程中，还考虑了实际环境下集群资源的不均衡性等因素，采用了动态调整资源分配策略来保证集群的整体性能。第二部分是未来需要完成的任务。在已完成工作的基础上，还需要进一步研究和实现一些新的算法和机制以优化集群的调度和资源利用效率。具体来说，需要研究的内容包括：基于深度学习的作业调度算法、基于容器任务完成时间的资源分配策略、以及基于任务优先级和任务性质的动态调度算法等。第三部分是研究展望和工作方向。在未来的工作中，还需要考虑更多实际问题。例如，考虑维护数据的一致性和可靠性、减少集群资源的空闲浪费、以及考虑多任务并发调度等。因此，需要继续研究和开发新的算法和技术来解决这些问题。总体而言，该报告介绍了Hadoop平台下的作业调度算法研究及应用，并且指出了未来需要进一步研究和改进的方向。我们相信，随着深入研究，将会发现更多的机会和挑战，以优化Hadoop平台的性能和资源利用效率。