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探索Hadoop中MapReduce模型作业调度算法的优化与革新
一、引言
1.1研究背景
在信息技术飞速发展的当下,我们已然步入大数据时代。随着互联网、物联网、人工智能等技术的广泛应用,数据量正以惊人的速度增长。据国际数据公司(IDC)预测,到2025年,全球每年产生的数据量将达到175ZB。如此庞大的数据规模,对数据处理技术提出了前所未有的挑战。传统的数据处理方式在面对海量数据时,往往显得力不从心,无法满足高效、快速处理数据的需求。
Hadoop作为一个开源的分布式计算框架,在大数据处理领域发挥着举足轻重的作用。它具有良好的扩展性和容错性,能够将大规模的数据处理任务分布到多个节
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