| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景以及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状以及存在的问题 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国内外研究存在的问题 | 第10页 |
| ·本文研究内容 | 第10-11页 |
| ·本文章节组织 | 第11-12页 |
| 第二章 相关技术综述 | 第12-15页 |
| ·Hadoop 分布式计算环境 | 第12-13页 |
| ·Hadoop | 第12页 |
| ·HDFS | 第12-13页 |
| ·HBase 分布式数据库 | 第13页 |
| ·HBase | 第13页 |
| ·Zookeeper | 第13页 |
| ·Mahout 分布式算法库 | 第13-15页 |
| 第三章 数据规模对迭代 MapReduce 效率的影响 | 第15-20页 |
| ·MapReduce 计算模型与迭代问题 | 第15-17页 |
| ·MapReduce 的单程初衷 | 第15-16页 |
| ·MapReduce 的迭代困境 | 第16-17页 |
| ·MapReduce 迭代效率与数据规模 | 第17-20页 |
| ·不同规模数据的划分方式 | 第17-18页 |
| ·不同规模数据的优化需求 | 第18-20页 |
| 第四章 面向中等规模数据的 MapCombine 方案 | 第20-36页 |
| ·MapCombine 设计方案概述 | 第20-25页 |
| ·设计思路 | 第20-21页 |
| ·加速模型 | 第21-23页 |
| ·系统架构 | 第23-24页 |
| ·系统数据流 | 第24-25页 |
| ·静态数据载入方式的优化 | 第25-28页 |
| ·数据本地化传输 | 第25-26页 |
| ·Combiner 的缓存数据功能 | 第26-27页 |
| ·Combiner 的均衡负载功能 | 第27-28页 |
| ·数据规模的限制 | 第28页 |
| ·以单程模式完成迭代 | 第28-32页 |
| ·Controller 的迭代调度功能 | 第28-29页 |
| ·标志位迭代控制算法 | 第29-30页 |
| ·更进一步的负载均衡 | 第30-31页 |
| ·故障恢复能力 | 第31-32页 |
| ·实验结果展示及分析 | 第32-36页 |
| ·实验环境及实验数据 | 第32-33页 |
| ·实验结果展示及分析 | 第33-36页 |
| 第五章 面向大规模数据的 CycleMap 方案 | 第36-50页 |
| ·CycleMap 设计方案概述 | 第36-41页 |
| ·设计思路 | 第36-37页 |
| ·加速模型 | 第37-39页 |
| ·系统架构 | 第39-40页 |
| ·系统数据流 | 第40-41页 |
| ·以流水线的方式完成迭代 | 第41-44页 |
| ·流水线方式概述 | 第41-42页 |
| ·Map 任务的输入过程 | 第42页 |
| ·Collector 的迭代调度功能 | 第42-43页 |
| ·重用 Java 虚拟机 | 第43-44页 |
| ·中间结果传输过程的优化 | 第44-46页 |
| ·中间键值的洗牌与排序 | 第44-45页 |
| ·Reduce 任务的分解与转移 | 第45-46页 |
| ·持久化中间结果 | 第46页 |
| ·实验结果展示及分析 | 第46-50页 |
| ·实验环境及实验数据 | 第46-47页 |
| ·实验结果展示及分析 | 第47-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |