云计算在网页搜索、数据挖掘等大规模数据处理方面正变得越来越重要,Hadoop作为一个开源的云计算平台也得到了广泛的应用。作业调度算法是Hadoop平台的核心,良好的作业调度算法能够提高计算的速度与对计算资源的利用率。论文首先对Hadoop平台的原理与结构进行了详细的分析；然后介绍了Hadoop平台自带的两个调度算法,FIFO调度算法和公平调度算法；为了对调度算法进行定量的比较,设计了集群均衡性以及作业执行公平性的定量计算方法；最后根据提出的方法,通过实验比较了FIFO调度算法以及公平调度算法在异构集群中的实际表现,并分析了两种调度算法的不足。结合异构集群的特点与公平调度算法良好的作业公平性,论文中设计了基于集群状态的实时作业调度算法。该算法保证作业按照大小及优先级获得计算资源,且能够根据每个节点负载的变化动态调整该节点的资源数量,以适应异构集群的执行环境。论文中给出了应用该算法后的实验结果,与FIFO调度算法以及公平调度算法的对比实验结果表明,基于集群状态的实时作业调度算法在兼顾作业的执行速度与公平性的前提下,显著提高了集群的负载均衡性。