云计算已经在当前各个领域得到了越来越深入的应用。特别在科学计算领域,很多复杂的应用任务被部署到云计算环境下运行。因此,任务调度在云计算系统中非常重要。云平台因其独有的廉价,即付即用,高可用性等特点而备受关注。在这种情况下,如何管理好任务到虚拟机之间的调度,高效分配云系统中的网络,带宽,CPU等计算资源,以高效、快速地完成应用的执行,同时提升用户体验成为了每个云服务供应商都需要特别关注的问题。论文主要研究云计算环境下数据密集型应用以及各种计算资源的分配调度问题。论文主要工作如下:(1)针对数据密集型工作流应用的自身特点,即其子任务之间存在特定的逻辑关系,提出一种基于截止时间的任务调度方法。包括子任务集的划分和子任务调度两种算法。(2)在基于云计算环境独有的资源分配方式,提出一种三层资源调度模型。针对当前任务到虚拟机之间的调度研究较少的情况,提出一种面向虚拟机计算能力的任务调度算法(CBTSA)。(3)针对数据密集型任务访问数据频繁的特点,提出一种基于网络带宽的虚拟机放置(BAVP)和迁移策略。并将所提出的CBTSA+BAVP算法和随机放置算法以及云仿真工具cloudsim中的默认资源调度方法进行比较,体现了其优越性。最后,在以上所提出的云计算任务和资源调度算法的基础上,研究OpenStack云平台系统,实现了以上相关算法,并将其和随机放置算法进行比较,验证了所提出算法的优越性。