| 摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题研究背景 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文研究意义 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容与章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章Hadoop相关知识 | 第18-31页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·Hadoop分布式处理平台 | 第18-23页 |
| ·Hadoop简介 | 第18-20页 |
| ·Hadoop的资源管理框架 | 第20-23页 |
| ·Hadoop平台优势及发展趋势 | 第23页 |
| ·Hadoop常用调度算法 | 第23-31页 |
| ·FIFO调度算法 | 第23-24页 |
| ·Capacity调度算法 | 第24-27页 |
| ·Fair调度算法 | 第27-30页 |
| ·Hadoop常用调度算法的不足 | 第30-31页 |
| 第三章 基于ACO与PSO的Hadoop资源调度器 | 第31-48页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·相关介绍 | 第31-36页 |
| ·蚁群算法 | 第31-33页 |
| ·粒子群算法 | 第33-34页 |
| ·资源调度的请求与模型 | 第34-35页 |
| ·资源调度存在的问题 | 第35-36页 |
| ·Hadoop资源调度算法原理 | 第36-41页 |
| ·合理分配与调度资源的重要性 | 第36-37页 |
| ·基于ACO与PSO的资源调度算法调度模型 | 第37-38页 |
| ·基于ACO与PSO的资源调度算法 | 第38-41页 |
| ·算法实现 | 第41-43页 |
| ·主要数据结构介绍 | 第41-42页 |
| ·关键接口的实现 | 第42-43页 |
| ·Hadoop编译 | 第43页 |
| ·实验与分析 | 第43-46页 |
| ·实验环境设置 | 第44页 |
| ·实验结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于C4.5 决策树算法的推测执行机制 | 第48-64页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·相关介绍 | 第48-53页 |
| ·LATE算法 | 第48-49页 |
| ·C4.5 决策树算法 | 第49-51页 |
| ·Hadoop推测执行机制 | 第51-52页 |
| ·Hadoop推测执行存在的问题 | 第52-53页 |
| ·基于C4.5 决策树算法的推测执行机制 | 第53-57页 |
| ·合理预测掉队者执行时间的重要性 | 第53页 |
| ·基于C4.5 决策树算法的推测执行机制模型 | 第53-54页 |
| ·基于C4.5 决策树算法的推测执行机制的实现 | 第54-57页 |
| ·算法实现 | 第57-60页 |
| ·主要数据结构与接口 | 第57-58页 |
| ·心跳通信机制的修改 | 第58-60页 |
| ·实验与分析 | 第60-63页 |
| ·实验环境 | 第60页 |
| ·实验结果分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文总结 | 第64页 |
| ·研究展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第71页 |