| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 Hadoop研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 Hadoop容错机制研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 Hadoop平台及其计算容错机制概述 | 第15-25页 |
| 2.1 Hadoop概述 | 第15-19页 |
| 2.1.1 Hadoop概述 | 第15-18页 |
| 2.1.2 Hadoop任务执行流程 | 第18-19页 |
| 2.2 Hadoop计算容错机制 | 第19-21页 |
| 2.2.1 心跳机制 | 第19-20页 |
| 2.2.2 任务重执行机制 | 第20页 |
| 2.2.3 推测执行机制 | 第20-21页 |
| 2.3 Hadoop推测执行机制相关研究 | 第21-25页 |
| 2.3.1 启发式的推测执行策略 | 第22页 |
| 2.3.2 基于集群效益保障的推测执行策略 | 第22-23页 |
| 2.3.3 其他推测执行策略 | 第23-25页 |
| 第三章 基于任务进度实时感知的推测执行优化策略 | 第25-42页 |
| 3.1 问题描述 | 第25-26页 |
| 3.2 基于任务进度实时感知的推测执行优化策略 | 第26-34页 |
| 3.2.1 实时任务剩余时间预测 | 第27-31页 |
| 3.2.2 备份任务执行时间估算 | 第31-32页 |
| 3.2.3 推测执行效益保障机制 | 第32-33页 |
| 3.2.4 备份任务执行节点选择 | 第33-34页 |
| 3.3 实验结果与性能分析 | 第34-41页 |
| 3.3.1 实验环境 | 第34-35页 |
| 3.3.2 预测模型准确性评估 | 第35-36页 |
| 3.3.3 LWR-SE策略性能评估 | 第36-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于非合作博弈的推测执行混合资源调度策略 | 第42-55页 |
| 4.1 问题描述 | 第42-43页 |
| 4.2 理论基础 | 第43-45页 |
| 4.2.1 博弈论 | 第43-44页 |
| 4.2.2 非合作博弈 | 第44-45页 |
| 4.3 基于非合作博弈的推测执行混合资源调度策略 | 第45-50页 |
| 4.3.1 基于非合作博弈的资源调度算法模型 | 第46-49页 |
| 4.3.2 基于非合作博弈的推测执行资源调度策略具体步骤 | 第49-50页 |
| 4.4 实验结果与性能分析 | 第50-54页 |
| 4.4.1 集群正常负载场景 | 第50-52页 |
| 4.4.2 集群高负载场景 | 第52-53页 |
| 4.4.3 集群存在输入数据倾斜的高负载场景 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 作者简介 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |