| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 实时计算框架 | 第11-14页 |
| 1.2.2 Storm任务调度算法 | 第14-15页 |
| 1.2.3 负载均衡 | 第15-16页 |
| 1.3 主要研究工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织架构 | 第17-18页 |
| 第2章 技术基础 | 第18-36页 |
| 2.1 Storm体系架构 | 第18-21页 |
| 2.2 Storm数据模型及集群组件 | 第21-25页 |
| 2.2.1 Nimbus和Zookeeper | 第22-23页 |
| 2.2.2 Supervisor | 第23-24页 |
| 2.2.3 Worker和Executor | 第24-25页 |
| 2.3 Storm运行机制 | 第25-31页 |
| 2.3.1 Topology运行流程 | 第25-28页 |
| 2.3.2 Topology并行度 | 第28-29页 |
| 2.3.3 Storm分组策略 | 第29-31页 |
| 2.4 Storm默认调度算法 | 第31-32页 |
| 2.5 负载均衡机制 | 第32-34页 |
| 2.5.1 轮询法 | 第33页 |
| 2.5.2 散列法 | 第33页 |
| 2.5.3 最少连接法 | 第33-34页 |
| 2.5.4 最快响应法 | 第34页 |
| 2.5.5 加权法 | 第34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 基于Topology热边的调度算法 | 第36-46页 |
| 3.1 问题分析 | 第36-37页 |
| 3.2 调度算法分析 | 第37-41页 |
| 3.2.1 算法思想 | 第37-38页 |
| 3.2.2 相关定义 | 第38-40页 |
| 3.2.3 算法设计 | 第40-41页 |
| 3.3 调度算法实现 | 第41-42页 |
| 3.3.1 Pluggable Scheduler | 第42页 |
| 3.3.2 Load Monitor | 第42页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于slot使用率低优先的动态负载均衡策略 | 第46-56页 |
| 4.1 问题分析 | 第46-49页 |
| 4.1.1 集群节点slot使用不均 | 第46-48页 |
| 4.1.2 资源负载不均衡 | 第48-49页 |
| 4.2 slot使用率低优先策略 | 第49-50页 |
| 4.3 动态迁移负载均衡算法 | 第50-52页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第52-55页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第52-53页 |
| 4.4.2 实验方案 | 第53-54页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结及未来工作 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来工作 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第64页 |