集群调度作为大数据环境下研究的热点问题，主要关注在有限的集群资源条件下，如何通过调度算法快速、精确地为数据处理作业分配资源，以达到预定的执行目标。随着大数据应用在过去的十年里快速发展，集群调度的需求和目标变得更加复杂。
在传统集中式调度方法的弊端日益显现的背景下，为了解决调度的挑战，近年来提出了多种调度结构，包括两层调度、分布式调度和混合调度。这些方法各有优势和限制，但目前还没有一种简单的方法能够同时克服所有大数据环境下的调度挑战。
本文旨在提供对各种主流调度方法的全面调查，分析每种调度结构的核心动机、优势和不足，并讨论它们在不同应用场景中的适用性。同时，通过对每种调度结构的代表性工作的深入分析，本文意在提供对当前发展状态的见解。本文尝试预测集群调度的未来趋势，并强调在未来工作中需要解决的挑战。
由于集群调度的主要问题是利用有限的集群资源高效满足数据分析工作负载的需求，因此，集群调度的研究与实践，一直在寻找更有效的调度策略来提高资源利用率和优化任务的执行效率。集群调度通常涉及以下几个关键技术点：
1. 资源抽象：资源抽象是指对物理硬件资源进行虚拟化管理，使得上层应用能够通过统一的接口管理不同类型的资源。在集群调度中，资源抽象可以简化资源分配的复杂性，提高资源的利用率和调度的灵活性。
2. 调度算法：调度算法是集群调度中的核心，它决定了如何根据资源的需求和供给，将任务分配给集群中的各个节点。常见的调度算法包括先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、轮转调度（RR）等。
3. 任务管理：集群调度系统需要对数据处理作业进行有效的管理，包括任务的提交、监控、调度、执行、以及故障恢复等。一个高效的集群调度系统应当能够保证数据处理作业的快速开始、持续运行和及时完成。
4. 性能优化：集群调度系统需要不断优化性能，包括减少任务排队时间、提升资源利用率、降低任务执行的平均时间等。性能优化是一个持续的过程，需要调度系统能够适应不断变化的工作负载和资源状况。
5. 可扩展性：随着数据量和计算需求的不断增长，集群调度系统必须具有良好的可扩展性，能够在不影响现有服务的前提下增加节点和资源。
集群调度是一个涉及资源管理、算法设计、任务监控、性能调优以及系统架构等多个方面的复杂问题。在大数据时代背景下，集群调度面临着更多的挑战，诸如数据的动态变化、计算资源的弹性伸缩、以及对不同类型作业的服务质量保证等。因此，集群调度策略需要不断地进行创新与优化，以满足大数据应用的快速发展需求。
