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隨著大數據時代的來臨，日常的經濟活動和社會中所涉及的業務越來越復雜，需要處理的信息也在急劇增加。在這種趨勢下，以服務和云計算為應用的大規模動態分布式系統獲得廣泛關注與深入發展。由Yahoo開發的Hadoop，因其在大規模、分布式數據集上強大的并行處理能力，目前已成為大數據并行計算現實中的標準。Hadoop是一個實現了MapReduce計算模型的開源分布式并行編程框架，可以在同一時間內處理來自多個用戶的不同類型的多個作業。而Hadoop的虛擬化、大規模、動態性、松散耦合、高度可集成性也給服務的動態調度性能評估和資源的動態優化問題的研究帶來了新的挑戰。為了提高影響上層云的服務質量（ Quality of Service，QoS），國內外很多學者對作業調度和資源優化問題進行了深入研究，并提出了一些理論和算法。
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