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Spark Shuffle的内存调度算法分析及优化

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第13-19页
    1.1 课题背景第13-17页
        1.1.1 并行计算模型第13-15页
        1.1.2 Spark产生的背景第15页
        1.1.3 Spark Shuffle所面临的问题与挑战第15-17页
    1.2 本文的主要贡献及创新点第17-18页
    1.3 论文组织结构第18页
    1.4 本章小结第18-19页
第2章 相关技术及研究现状第19-31页
    2.1 MapReduce模型及研究现状第19-23页
        2.1.1 MapReduce编程模型第19-20页
        2.1.2 MapReduce模型的研究现状第20-23页
    2.2 Hadoop MapReduce与Spark第23-24页
    2.3 Spark的工作原理第24-30页
        2.3.1 Spark系统运行时的部署图第24-25页
        2.3.2 Job的生成与运行第25-29页
        2.3.3 Resilient Distributed Datasets的数据依赖第29-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第3章 Spark Shuffle优化分析及其内存调度算法第31-40页
    3.1 Shuffle基本概念第31-32页
    3.2 MapReduce Shuffle的优化第32页
    3.3 Spark Shuffle的优化第32-37页
        3.3.1 Shuffle Write第33-36页
        3.3.2 Shuffle Fetch第36-37页
    3.4 Spark Shuffle的内存调度算法第37-39页
    3.5 本章小结第39-40页
第4章 Spark Shuffle内存调度算法的改进第40-58页
    4.1 Spark Shuffle内存调度概述第40-42页
    4.2 先来先服务调度算法FCFS第42-44页
        4.2.1 使用FCFS调度Application1的Shuffle Task第42-43页
        4.2.2 使用FCFS调度Application2的Shuffle Task第43页
        4.2.3 FCFS存在的不足第43-44页
    4.3 公平分配调度算法FA第44-46页
        4.3.1 使用FA调度Application1的Shuffle Task第44-45页
        4.3.2 使用FA调度Application2的Shuffle Task第45页
        4.3.3 FCFS与FA的比较第45-46页
        4.3.4 FA存在的不足第46页
    4.4 基于溢出历史的自适应调度算法SBSA第46-57页
        4.4.1 SBSA产生背景第46-48页
        4.4.2 SBSA的详细设计第48-52页
        4.4.3 SBSA的思路和流程第52-53页
        4.4.4 SBSA的算法实现第53-56页
        4.4.5 使用SBSA调度Application第56-57页
    4.5 本章小结第57-58页
第5章 Spark Shuffle内存调度算法性能测试及评价第58-73页
    5.1 实验方法和目的第58页
    5.2 实验环境第58页
    5.3 实验环境安装第58-62页
        5.3.1 安装JDK、SSH和Scala第59-60页
        5.3.2 Hadoop的安装配置第60-61页
        5.3.3 Spark的安装配置第61-62页
    5.4 实验任务第62-64页
        5.4.1 评估方法第62-63页
        5.4.2 GroupByKey操作原理第63-64页
    5.5 实验结果及分析第64-71页
        5.5.1 均匀数据的实验结果分析第64-68页
        5.5.2 不均匀数据的实验结果分析第68-71页
    5.6 实验结论第71-72页
    5.7 本章小结第72-73页
第6章 总结与展望第73-76页
    6.1 全文总结第73-75页
    6.2 工作展望第75-76页
参考文献第76-80页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第80-81页
致谢第81页

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