在大数据时代,数据流编程语言相对传统的面向对象的编程语言有着明显的优势,但是在任务调度优化的过程中,要得到负载均衡的划分结果并非易事。特别是在多媒体领域,数据流程序并没有充分的利用多媒体领域的特点对任务划分进行优化,这会降低数据流程序在多核平台下的吞吐率和系统性能。数据流程序作为特定领域语言的特性也会给程序员带来新的编程挑战。针对数据流编程模块化和多媒体领域优化所遇到的问题,设计了数据流任务划分优化算法和结构化的缓存算法,按照模块化的设计思路,开发了COStream数据流语言的可视化开发环境。多媒体领域存在的迭代计数依赖关系和数据局部性是数据流架构下可以进行性能优化的方向,对于这两个问题分别提出了基于统计关联变量消除的任务划分算法和数据流结构化缓存算法,统计关联变量消除算法在迭代复制分裂算法的基础上进行了改进,消除数据流节点部分迭代依赖状态;结构化缓存算法依据数据流程序的状态分成全局和节点两种缓存实现,分别对整个SDF图和单个计算节点做数据缓存。针对数据流语言对程序员带来的编程挑战,设计实现了数据流可视化编程环境,系统由流编程框架、代码编辑和高亮、编程接口设计、流图显示、性能分析和数据流调试六个模块组成,有效解决了数据流语言编程、调试和结果分析的困难,提高了编程的效率。以X86多核服务器作为测试平台,通过对数字媒体领域的典型算法进行优化效果实验对比分析对优化算法进行了验证,实验结果表明了任务调度优化和数据缓存优化的有效性。