| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 Hadoop作业调度算法及框架设计 | 第10-12页 |
| 1.2.2 MapReduce任务调度策略优化 | 第12-14页 |
| 1.2.3 Hadoop备份任务推测执行机制改进 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 相关核心技术概要 | 第17-28页 |
| 2.1 Hadoop核心技术 | 第17-21页 |
| 2.1.1 Hadoop系统架构和集群部署 | 第17-19页 |
| 2.1.2 Hadoop Distributed File System | 第19-21页 |
| 2.1.3 MapReduce | 第21页 |
| 2.2 Hadoop作业执行及调度框架 | 第21-25页 |
| 2.2.1 作业执行过程 | 第22-23页 |
| 2.2.2 作业调度框架 | 第23-25页 |
| 2.3 SDN技术核心 | 第25-27页 |
| 2.3.1 SDN介绍 | 第25-26页 |
| 2.3.2 OpenFlow交换机 | 第26-27页 |
| 2.3.3 OpenFlow控制器 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于数据本地性的Reduce任务调度策略 | 第28-48页 |
| 3.1 MapReduce任务执行及调度策略 | 第28-32页 |
| 3.1.1 任务执行过程 | 第28-30页 |
| 3.1.2 任务调度策略 | 第30-32页 |
| 3.2 基于数据本地性的Reduce任务调度策略 | 第32-41页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第32-34页 |
| 3.2.2 网络资源消耗计算模型(MNRC) | 第34-36页 |
| 3.2.3 基于MNRC的Reduce任务调度策略 | 第36-41页 |
| 3.3 仿真实验 | 第41-47页 |
| 3.3.1 实验方法 | 第41-43页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第43-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于带宽感知的备份任务调度策略 | 第48-64页 |
| 4.1 Hadoop备份任务推测执行机制 | 第48-50页 |
| 4.2 基于带宽感知的备份任务调度策略 | 第50-57页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第50-51页 |
| 4.2.2 基于BWRE的备份任务调度策略 | 第51-57页 |
| 4.3 仿真实验 | 第57-63页 |
| 4.3.1 实验方法 | 第57-58页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第58-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 全文总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第72页 |