| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究目的与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容与文章结构 | 第13-15页 |
| ·小结 | 第15-17页 |
| 第二章 云计算相关技术 | 第17-31页 |
| ·云计算 | 第17-21页 |
| ·云计算的概念 | 第17页 |
| ·云计算的优点 | 第17-18页 |
| ·云计算的关键技术 | 第18-19页 |
| ·云计算体系结构 | 第19-20页 |
| ·云计算的主流平台 | 第20-21页 |
| ·MapReduce并行计算模型 | 第21-25页 |
| ·MapReduce并行计算模型概述 | 第21-22页 |
| ·MapReduce并行计算模型运行模型 | 第22-23页 |
| ·MapReduce并行编程模型的改进 | 第23-25页 |
| ·Hadoop平台 | 第25-30页 |
| ·HDFS | 第26-28页 |
| ·Hadoop MapReduce | 第28-29页 |
| ·Hadoop云平台的优化 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 Hadoop MapReduce调度算法 | 第31-41页 |
| ·Hadoop MapReduce调度算法 | 第31-33页 |
| ·FIFO调度算法 | 第32页 |
| ·公平份额调度算法 | 第32页 |
| ·能力调度算法 | 第32-33页 |
| ·推测式执行及备份任务调度 | 第33-34页 |
| ·Hadoop MapReduce任务调度算法改进 | 第34-38页 |
| ·基于提高数据本地性的改进调度算法 | 第34-36页 |
| ·基于提高资源利用率的作业调度改进算法 | 第36页 |
| ·基于实时调度的作业调度改进算法 | 第36-37页 |
| ·基于作业选择优化改进调度算法 | 第37-38页 |
| ·Hadoop MapReduce调度算法的改进方向 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-41页 |
| 第四章 MapReduce备份任务调度算法的改进 | 第41-59页 |
| ·Hadoop作业调度核心分析 | 第41-44页 |
| ·MapReduce作业处理过程 | 第41-42页 |
| ·MapReduce计算框架核心模块分析 | 第42-44页 |
| ·Hadoop推测式执行机制的研究 | 第44-47页 |
| ·Hadoop MapReduce推测式执行算法改进 | 第47-57页 |
| ·Reducer备份任务的选择 | 第47-53页 |
| ·备份任务执行节点的选择 | 第53页 |
| ·改进的MapReduce推测式执行算法描述 | 第53-57页 |
| ·算法改进分析 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第59-69页 |
| ·Hadoop平台部署及相关配置 | 第59-62页 |
| ·Hadoop平台环境配置 | 第59-60页 |
| ·Hadoop集群的搭建 | 第60-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-67页 |
| ·实验介绍 | 第62页 |
| ·参数设置分析 | 第62-65页 |
| ·实验结果分析 | 第65-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
