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Hadoop广泛应用于大数据的并行处理,其现有的任务分配策略多面向同构环境,或者没有充分利用集群的全局信息,或者在异构环境下无法兼顾执行效率与算法复杂度。针对这些问题,提出异构环境下的任务分配算法λ-Flow算法,将原先一次完成的任务分配过程划分成多轮,每轮基于当前集群状态,以及上轮任务的执行情况,动态进行任务分配,直至全部任务分配结束,以期达到最优执行效率。通过与其他算法对比实验表明,λ-Flow算法能够更好地适应集群的动态变化,有效减少作业执行时间。