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针对Hadoop平台现有任务调度算法优化程度不高的问题,提出了一种基于数据局部性的推测式任务调度算法。该算法通过计算节点上Map和Reduce任务时长比例,结合不同节点上数据的局部特性,采用了比现有算法更精确的任务进度探测方式找出快慢节点,在快节点上启动剩余时间最长的落后任务的备份任务,用移动计算代替移动数据。在Hadoop环境中进行了实验,结果表明该算法比现有算法缩短了任务平均运行时间,加快了任务的执行效率。