| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 Greenplum调度方案的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 集中式调度方案 | 第12-13页 |
| 1.2.2 调度方案中存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.3 调度算法研究状况 | 第14-17页 |
| 1.3.1 国外研究状况 | 第14-16页 |
| 1.3.2 国内研究状况 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第18-19页 |
| 1.6 论文主要贡献 | 第19-20页 |
| 第2章 基于最优查询计划的任务分配 | 第20-32页 |
| 2.1 考虑通信代价的代价模型 | 第20-23页 |
| 2.1.1 相关参数 | 第21-22页 |
| 2.1.2 考虑通信代价的代价估算 | 第22-23页 |
| 2.2 最大最小蚁群算法并行化 | 第23-27页 |
| 2.2.1 最优查询计划搜索算法的选择 | 第24页 |
| 2.2.2 最大最小蚁群算法并行化 | 第24-27页 |
| 2.3 基于最优查询计划的任务分配 | 第27-28页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第28-31页 |
| 2.4.1 实验数据 | 第28-29页 |
| 2.4.2 实验结果及分析 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于改进的表调度算法的任务调度 | 第32-43页 |
| 3.1 任务调度问题模型 | 第32-34页 |
| 3.2 考虑多因素优先级与实时冗余处理的表调度算法 | 第34-39页 |
| 3.2.1 任务图优化 | 第35页 |
| 3.2.2 考虑多因素的优先级确定方法 | 第35-36页 |
| 3.2.3 实时冗余处理 | 第36-38页 |
| 3.2.4 算法时间复杂度分析 | 第38-39页 |
| 3.3 基于改进的表调度算法的任务调度 | 第39-40页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第40-42页 |
| 3.4.1 性能指标 | 第40页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 Greenplum集中式调度方案的优化 | 第43-52页 |
| 4.1 集中式调度方案的优化 | 第43-47页 |
| 4.1.1 结合任务分配与任务调度的优化方案 | 第44-45页 |
| 4.1.2 任务DAG图的优化 | 第45-47页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第47-50页 |
| 4.2.1 测试环境 | 第48-49页 |
| 4.2.2 Greenplum性能实验 | 第49-50页 |
| 4.2.3 优化的调度方案的性能分析 | 第50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 全文总结 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果 | 第59页 |