在分布式数据存储和计算集成中，并行计算和并行数据访问是基本的优化方法，但是如何能让作业和任务高度并行，在实际应用场景中，由于分布式任务调度和数据本地性没有办法做到完美结合，性能会因此丢失。本文从分布式数据计算和存储架构角度，先分析了数据并行系统的特性，解释数据本地行对于性能的量化影响，并提出自己的对于作业和任务调度的优化策略，值得做分布式计算优化的小伙伴们参考。
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