近年来,随着计算机信息技术的不断发展,数据信息在各个行业已经呈爆炸式增长。据全球互联网中心数据,截止到2020年底,全球数据量预计将达到35ZB。就像人们说的,大数据时代正式到来了。在处理海量数据的关键时刻,云计算技术随之产生,随着技术不断发展,处理大数据的云计算技术已被广泛应用于公司和企业,例如Google、Microsoft、阿里巴巴,这些公司的云计算系统大多基于一个分布式处理软件框架,即hadoop平台。Hadoop是一个安全、可靠、可并行化运行的开放式源代码框架,并且可实现对应用开发者的透明处理,用户并不需要了解hadoop底层实现细节。但毕竟云计算技术研究时间较短,技术研究还不太深入,云计算仍存在一些挑战,例如安全性,性能,资源管理,可靠性等。资源管理问题与任务调度有关,云计算任务调度是指将用户任务分配给可用资源,以改善任务的执行,提高资源利用率。因此通过改进Hadoop平台任务调度方法可以提高Hadoop平台资源利用率和整体性能。作业调度技术是hadoop平台的核心技术,它主要负责将系统中空闲资源分配给各个作业,以及控制作业执行的顺序,它对于hadoop平台计算资源分配及整体性能起着至关重要的作用。因此我们对于作业调度算法的研究具有重要意义。云计算资源的分配是基于SLA服务的,任务执行成本是任务调度算法的主要性能参数之一。另外,任务调度算法被认为是一个复杂的过程,因为它必须充分利用可用资源来执行大量任务。这就需要开发任务调度算法时应考虑许多参数,从用户的角度来看任务编译时间,成本和响应时间非常重要。而从云提供商的角度来看,资源利用率,容错能力和功耗则很重要。本文首先介绍了hadoop平台的背景、结构及hadoop核心技术;然后对单队列调度(FIFO)、容量调度(Capacity)、公平调度(Fair)三种现有的调度算法作了详尽介绍,并在此基础上对如何改进算法的不足、提高系统整体性能作了介绍,最后提出基于遗传算法(GA)的改进任务调度策略用于分配和执行应用程序的任务,以减少任务完成时间,降低执行成本,并最大限度地提高资源利用率。提出的算法的性能已经使用Cloud Sim工具包进行了评估。