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基于嵌入式多处理器的轻量级MapReduce模型研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-12页
   ·多核架构平台的发展第8-9页
   ·多核开发所面临的问题第9-10页
   ·论文研究内容和创新点第10页
   ·论文的组织结构第10-11页
   ·本章小结第11-12页
第二章 异构多核平台并行开发技术第12-22页
   ·引言第12页
   ·MPI技术概述第12-15页
     ·MPI的程序设计方法第13-14页
     ·MPI的几个重要特征第14-15页
     ·MPI消息介绍第15页
   ·OpenMP技术概述第15-17页
     ·OpenMP的并行编程模型第15-16页
     ·OpenMP优缺点第16-17页
   ·OpenCL技术介绍第17-19页
     ·OpenCL模型介绍第17-18页
     ·OpenCL执行流程第18-19页
   ·异构多核编程面临的难题第19-21页
     ·代码的可扩展性问题第19页
     ·编程的负载平衡问题第19-20页
     ·共享资源的竞争问题第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第三章 云计算平台下图片并行处理方法研究第22-44页
   ·引言第22-23页
   ·Hadoop架构分析第23-26页
     ·Hadoop组件介绍第23-25页
     ·MapReduce任务工作流程分析第25-26页
   ·Hadoop图片并行处理架构设计第26-30页
     ·Hadoop处理海量小图片设计第27-28页
     ·Hadoop处理单张大图片设计第28-30页
   ·Hadoop使用多核嵌入式多处理器的设计第30-32页
     ·BeagleBoard上Hadoop的运行第30-31页
     ·BeagleBoard DSP资源的调用第31-32页
     ·Hadoop通过JNI调用DSP端设计第32页
   ·Hadoop任务处理性能分析第32-42页
     ·平台运行环境第32-33页
     ·性能评估方法介绍第33-34页
     ·性能测试结果及分析第34-42页
   ·本章小结第42-44页
第四章 多核平台上的MapReduce处理方法研究第44-62页
   ·Phoenix技术第44-45页
   ·Phoenix架构分析第45-48页
     ·数据处理流程第45-46页
     ·缓冲管理机制第46页
     ·错误恢复机制第46-47页
     ·并行核Locality管理第47-48页
   ·Phoenix技术实现第48-50页
     ·任务工作负载特性第48-49页
     ·Key-value数据结构第49-50页
     ·NUMA感知技术第50页
   ·Metis架构分析第50-57页
     ·keyalue存储结构第51-52页
     ·Metis的key-value存储第52-54页
     ·Metis的设计实现细节第54-57页
   ·Phoenix性能分析第57-61页
     ·性能测试方法第57页
     ·测试结果及分析第57-61页
   ·本章小结第61-62页
第五章 MPI+Phoenix模型研究第62-88页
   ·引言第62-64页
   ·MPI+Phoenix框架设计第64-80页
     ·整体架构设计第64-65页
     ·主节点各组件模块设计第65-67页
     ·主节点任务的分配和调度第67-69页
     ·主从节点同步策略的设计第69-76页
     ·分布式文件系统moosefs第76页
     ·框架的编程接口介绍第76-80页
   ·MPI+Phoenix图像处理的应用第80-81页
     ·文件输入方式第80页
     ·文件分割分配方法第80-81页
     ·图像处理算法功能第81页
   ·MPI+Phoenix图像处理性能分析第81-83页
     ·性能评估方法介绍第81-82页
     ·性能测试结果及分析第82-83页
   ·MPI+Phoenix标准测试集测试分析第83-87页
     ·性能评估方法介绍第83-84页
     ·性能测试结果及分析第84-87页
   ·本章小结第87-88页
第六章 总结与展望第88-90页
   ·工作总结第88-89页
   ·工作展望第89-90页
致谢第90-92页
参考文献第92-96页
附录第96-100页

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