| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 大数据计算 | 第11-12页 |
| 1.2.2 Hadoop 集群调度策略 | 第12-13页 |
| 1.3 课题的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的内容安排 | 第14-15页 |
| 第2章 Hadoop 与 Mapreduce 深度剖析 | 第15-23页 |
| 2.1 Hadoop 平台架构及原理 | 第15-19页 |
| 2.1.1 HDFS 分布式存储系统 | 第16-18页 |
| 2.1.2 Mapreduce 计算模型 | 第18-19页 |
| 2.2 Mapreduce 运行时环境架构 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 Hadoop 平台的作业调度器研究 | 第23-31页 |
| 3.1 作业调度原理 | 第23-26页 |
| 3.2 先进先出调度算法 | 第26-27页 |
| 3.3 计算能力调度算法 | 第27-30页 |
| 3.3.1 计算能力调度器特点及调度算法 | 第27-29页 |
| 3.3.2 计算能力调度器实现及配置 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于能量感知的 Hadoop 平台调度器设计与实现 | 第31-55页 |
| 4.1 调度器设计需求 | 第31-34页 |
| 4.1.1 设计背景 | 第31-33页 |
| 4.1.2 设计目标 | 第33-34页 |
| 4.2 节能调度器框架概述 | 第34-41页 |
| 4.2.1 调度器架构 | 第35-37页 |
| 4.2.2 节能调度器 UML 类图介绍 | 第37-41页 |
| 4.3 信息监测模块及能量度量模型 | 第41-44页 |
| 4.3.1 能量消耗监测模块 | 第41-42页 |
| 4.3.2 主机能量消耗度量模型 | 第42-43页 |
| 4.3.3 Hadoop 任务能耗的测量 | 第43-44页 |
| 4.4 第一层调度策略及实现 | 第44-50页 |
| 4.4.1 第一层调度策略 | 第45-46页 |
| 4.4.2 作业划分模块 | 第46-50页 |
| 4.4.3 TaskTracker 划分模块 | 第50页 |
| 4.5 第二层调度策略及实现 | 第50-54页 |
| 4.5.1 调度策略的流程 | 第50-51页 |
| 4.5.2 任务能量与时间预测模型 | 第51-53页 |
| 4.5.3 作业动态调度模块 | 第53-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第55-67页 |
| 5.1 基于云环境的 Hadoop 集群搭建 | 第55-58页 |
| 5.1.1 XCP 云环境的搭建 | 第55-56页 |
| 5.1.2 虚拟机中 Hadoop 环境配置 | 第56-58页 |
| 5.2 实验验证 | 第58-65页 |
| 5.2.1 评估方法 | 第58-61页 |
| 5.2.2 实验结果及分析 | 第61-65页 |
| 5.2.3 实验结论 | 第65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |