信息化年代,网络资源日益庞大,用户请求信息数据量伴随着互联网的发展而不断增加。由于集群存储系统有诸多优势,所以集群存储系统已被广泛应用于数据中心中。集群存储系统中,数据块以条状方式分散存储在多个不同的服务器中,当并发访问的用户过多、响应服务器数量不断增大、多个发送方同步将数据并发传输给一个接收方,当这些并发传输的数据量足够超过以太网交换机缓冲区大小时,就会在高带宽低延迟的环境中发生Incast问题。对Hadoop集群的构造、运行机制以及存在于Hadoop集群中的网络塌陷行为进行了深入研究探讨。结合Hadoop集群运行环境和在集群中发生的Incast问题,对Hadoop集群中发生的Incast问题提出两种解决方案。第一种是提出优化TCP超时来改善Incast现象,通过修改m i nR T O的值来提高网络传输质量,提高带宽利用率。第二种解决方案是通过将数据交错分组传输来避免发生Incast现象。将原先并发传输的数据交错开来实现数据类串行传输,避免发生TCP Incast现象。使用网络仿真工具NS2对这两种方案进行模拟仿真。仿真实验结果表明,通过修改m i nR T O的值可以提高网络传输质量和高带宽利用率;通过将数据交错分组传输可以避免发生Incast现象。论文中提出的两种解决方案都能改善网络传输质量,有效降低在Hadoop集群环境中TCP Incast发生率,避免网络吞吐量出现大幅降低现象。