大数据环境下Hadoop性能优化的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·海量数据存储的研究现状 | 第12-13页 |
| ·并行编程模型的研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文的研究目的及内容 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 Hadoop运行原理研究 | 第17-37页 |
| ·Hadoop简介 | 第17页 |
| ·HDFS研究 | 第17-21页 |
| ·HDFS基础知识 | 第17-18页 |
| ·NameNode和DataNode的简介 | 第18-20页 |
| ·HDFS读取数据的过程 | 第20-21页 |
| ·MapReduce研究 | 第21-35页 |
| ·MapReduce简介 | 第21-22页 |
| ·MapReduce的组成 | 第22-24页 |
| ·MapReduce的核心功能 | 第24-33页 |
| ·MapReduce的工作流程 | 第33-35页 |
| ·Hadoop性能优化研究 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 Hadoop推测执行算法的研究和改进 | 第37-54页 |
| ·Hadoop推测执行算法 | 第37-43页 |
| ·Hadoop推测执行算法原理 | 第37-38页 |
| ·SALS推测执行算法 | 第38-40页 |
| ·Hadoop推测执行算法和SALS算法性能分析 | 第40-43页 |
| ·改进的Hadoop推测执行算法 | 第43-46页 |
| ·改进的Hadoop推测执行算法的工作原理 | 第43-44页 |
| ·改进的Hadoop推测执行算法的流程 | 第44-46页 |
| ·改进的Hadoop推测执行算法实验 | 第46-53页 |
| ·实验环境搭建 | 第46-51页 |
| ·结果分析 | 第51-53页 |
| ·小章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 DBInputFormat研究及改进 | 第54-75页 |
| ·Hadoop操作关系数据库概述 | 第54-56页 |
| ·Hadoop读取关系数据库的方式 | 第56-61页 |
| ·DBInputFormat工作原理 | 第56-59页 |
| ·Sqoop算法研究 | 第59-60页 |
| ·性能分析 | 第60-61页 |
| ·改进的DBInputFormat算法 | 第61-68页 |
| ·改进的DBInputFormat算法原理 | 第61-63页 |
| ·改进的DBInputFormat算法实现过程 | 第63-68页 |
| ·改进的DBInputFormat接口的实验 | 第68-74页 |
| ·实验环境的搭建 | 第68-71页 |
| ·测试结果分析 | 第71-74页 |
| ·结论 | 第74-75页 |
| 第5章 总结和展望 | 第75-77页 |
| ·总结 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
