大数据平台下分布式计算框架性能调优技术研究

摘要

随着大数据技术的迅速发展，分布式计算框架成为处理海量数据的核心支撑。针对当前分布式计算框架在实际应用中存在的性能瓶颈问题，本研究通过分析分布式计算资源调度策略、任务并行优化方法及数据本地化处理机制，提出一套系统的性能调优方案。研究结果表明：基于动态负载均衡的资源调度策略能有效提升资源利用效率；多级任务并行处理机制可显著降低计算延迟；而数据本地化处理机制大幅减少了网络传输开销。优化后的分布式计算框架在数据处理效率、资源利用率和系统吞吐量等方面均有显著提升，其中任务处理时间平均缩短35.5%,资源利用率显著提升，具体表现为CPU利用率提升了58.6%,内存利用率提升27.4个百分点，为大规模数据处理提供了可靠的技术支持。

关键词

分布式计算 / 性能调优 / 资源调度 / 任务并行 / 数据本地化