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基于DStream模型流处理系统动态配置研究

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-14页
第一章 绪论第15-25页
    1.1 研究背景第15-16页
    1.2 流处理简述第16-20页
        1.2.1 流处理介绍第16-17页
        1.2.2 流处理模型第17-19页
        1.2.3 主流分布式流处理系统介绍第19-20页
    1.3 Spark简述第20-22页
    1.4 Spark Streaming简述第22-23页
    1.5 研究内容第23-24页
    1.6 论文组织结构第24-25页
第二章 现状分析和相关研究第25-30页
    2.1 现状分析第25-26页
    2.2 相关研究第26-30页
        2.2.1 基于批次间隔设置相关研究第26-27页
        2.2.2 基于接收器配置相关研究第27-28页
        2.2.3 基于缓存策略的相关研究第28-30页
第三章 基于间隔设置的动态配置和调整策略第30-45页
    3.1 问题分析第30-33页
    3.2 批次动态调整第33-40页
        3.2.1 预处理第36-37页
        3.2.2 动态调整算法第37-40页
    3.3 实现和实验第40-45页
        3.3.1 预处理性能第42-43页
        3.3.2 动态算法性能第43页
        3.3.3 鲁棒性第43-45页
第四章 基于接收器并行调度的动态配置和调整策略第45-58页
    4.1 问题分析第45-47页
    4.2 Receiver配置研究第47-51页
    4.3 Receiver并行度配置LDSA算法第51-53页
    4.4 Receiver分配算法第53-54页
    4.5 实现和实验第54-58页
        4.5.1 并行度配置实验分析第55-57页
        4.5.2 分配算法实验分析第57-58页
第五章 基于自动化缓存的动态配置和调整策略第58-73页
    5.1 问题分析第58-60页
    5.2 两层缓存配置架构第60-61页
    5.3 实时资源配置和管理策略第61-67页
        5.3.1 基于DAG图的实时缓存资源配置第61-65页
        5.3.2 缓存替换算法第65-67页
    5.4 历史资源配置和管理策略第67-70页
        5.4.1 近期缓存数据配置管理第67-69页
        5.4.2 远期缓存数据配置管理第69-70页
    5.5 实现和实验第70-73页
        5.5.1 实时缓存策略实验分析第70-71页
        5.5.2 历史缓存策略实验分析第71-73页
第六章 总结和展望第73-75页
    6.1 工作总结第73-74页
    6.2 工作展望第74-75页
参考文献第75-80页
致谢第80-81页
攻读学位期间发表的学术论文目录第81-82页
攻读硕士学位期间参与的项目第82-83页
学位论文评阅及答辩情况表第83页

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