Hadoop平台下作业调度算法的研究与优化
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 研究主要内容 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 Hadoop平台及相关技术 | 第16-26页 |
| 2.1 云计算 | 第16-21页 |
| 2.1.1 云计算定义 | 第16-17页 |
| 2.1.2 云计算技术 | 第17-18页 |
| 2.1.3 云计算服务模式 | 第18-19页 |
| 2.1.4 云计算平台 | 第19-21页 |
| 2.2 Hadoop平台 | 第21-25页 |
| 2.2.1 Hadoop组件 | 第21-23页 |
| 2.2.2 Hadoop的优化 | 第23-25页 |
| 2.2.3 MapReduce编程模型 | 第25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 Hadoop平台调度算法的研究 | 第26-34页 |
| 3.1 HDFS | 第26-27页 |
| 3.2 MapReduce调度模型 | 第27-30页 |
| 3.3 FIFO算法 | 第30页 |
| 3.4 CapacityScheduler算法 | 第30-31页 |
| 3.5 Fair Scheduler算法 | 第31-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 4 Hadoop平台上小作业调度算法的改进 | 第34-44页 |
| 4.1 量化优先级 | 第34页 |
| 4.2 排队论 | 第34-41页 |
| 4.2.1 MMS算法 | 第35-36页 |
| 4.2.2 M/G/1 模型 | 第36-39页 |
| 4.2.3 到达作业1级优先级 | 第39-40页 |
| 4.2.4 到达作业L级优先级 | 第40-41页 |
| 4.3 M/G/1 算法设计方案 | 第41-42页 |
| 4.3.1 整体设计 | 第41-42页 |
| 4.3.2 整体的M/G/1 调度流程 | 第42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 5 实验结果分析 | 第44-54页 |
| 5.1 实验平台搭建及配置 | 第44-48页 |
| 5.1.1 试验平台搭建 | 第44-46页 |
| 5.1.2 安全分布模式配置 | 第46-48页 |
| 5.2 实验 | 第48-49页 |
| 5.3 试验结果分析 | 第49-52页 |
| 5.3.1 对比分析 | 第49-50页 |
| 5.3.2 完成时间分析 | 第50-51页 |
| 5.3.3 集群资源利用分析 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 论文总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62页 |
