传统的数据中心使用多个x86架构的大型服务器构建计算集群,这样的集群往往拥有成千上万瓦的功耗,电力成本在集群设施总体构建成本中所占的比重越来越大。未来可扩展超级计算机的性能提升将会被难以满足的电力需求所限制。随着智能手机的普及,多个ARM架构的CPU的理论计算性能已经完全不输一台x86架构的高性能服务器的CPU的计算性能,如何评估利用ARM架构的硬件构建的低功耗计算机集群的可扩展性和能效成为重要的研究问题。以ARM集群的能耗问题为研究对象,分析ARM片上系统的CPU、I/O和负载类型对ARM集群的能效影响,对任务在集群中的运行时间进行分解,抽取出集群随着规模扩展能分配给任务的CPU时间,以此为基础提出了一个在现有的MapReduce分布式计算框架下的ARM集群的能效评估模型,能够针对ARM硬件的特点,在不同计算和I/O性能需求的任务下,评估出ARM集群的能耗表现。围绕这个ARM集群的能耗理论模型,设计并搭建一个基于ARMv7架构CPU的轻量级集群,利用不同类型的MapReduce程序来测试ARM集群,通过对比测试有效的分析ARM架构CPU性能、I/O能力和负载类型对最终ARM集群能效的影响,验证了不同负载下ARM集群性能和功耗模型的正确性,为基于ARM的集群提供了详细的设计和部署参考依据。实验证明,在计算密集型的应用下,ARMv7集群会提供更好的计算性和能效;同时指出现阶段利用ARMv7架构硬件构建低能耗集群的ARM节点数目必须要控制在一定范围内才能保持其能效优势。