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MapReduce框架下的任务调度算法研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第9-18页
    1.1 研究背景第9-11页
        1.1.1 大数据社会背景第9页
        1.1.2 大数据技术发展第9-10页
        1.1.3 MapReduce大数据框架第10-11页
    1.2 研究现状第11-15页
    1.3 研究意义第15页
    1.4 主要研究工作第15-17页
        1.4.1 主要研究内容第15页
        1.4.2 论文组织结构第15-17页
    1.5 本章小节第17-18页
2 MapReduce框架下的任务调度第18-24页
    2.1 基于MapReduce框架的分布式平台第18-20页
        2.1.1 Hadoop大数据分布式平台第18页
        2.1.2 Spark大数据分布式平台第18-19页
        2.1.3 Hadoop与Spark的比较第19-20页
    2.2 基于MapReduce框架的任务调度研究场景第20-23页
        2.2.1 任务调度概况第20-21页
        2.2.2 Hadoop批处理任务调度应用场景第21-22页
        2.2.3 Spark环境下Web服务资源调度应用第22-23页
    2.3 本章小节第23-24页
3 Hadoop环境下批处理任务调度第24-46页
    3.1 资源调度问题第24-29页
        3.1.1 多阶段混合流水作业调度第24页
        3.1.2 问题说明第24页
        3.1.3 数学描述第24-26页
        3.1.4 调度模型第26-28页
        3.1.5 约束条件第28页
        3.1.6 最大完成时间下界第28-29页
    3.2 任务调度启发式算法第29-30页
        3.2.1 启发式算法应用第29页
        3.2.2 启发式算法分类第29-30页
    3.3 带调度准备时间的任务调度相关工作第30-34页
        3.3.1 Johnson规则的排序算法介绍第30-32页
        3.3.2 基于作业最早可用的启发式算法(EASS)第32页
        3.3.3 基于作业最早完成时间的启发式算法(EFSS)第32-33页
        3.3.4 基于任务调度的启发式算法(TBS)第33-34页
    3.4 改进的基于DAG模型的调度的启发式算法第34-38页
        3.4.1 建立任务调度的DAG模型第34-36页
        3.4.2 任务调度最早可用的启发式算法(DAGEA)第36-37页
        3.4.3 任务调度最早完成时间的启发式算法(DAGEF)第37-38页
    3.5 实验第38-45页
        3.5.1 实验结果第38-44页
        3.5.3 实验分析第44-45页
    3.6 本章小结第45-46页
4 Spark环境下Web服务的资源调度第46-56页
    4.1 Spark环境下的Web服务第46-48页
        4.1.1 工作原理第46页
        4.1.2 模型结构第46-47页
        4.1.3 调度问题第47-48页
    4.2 Spark环境下Web服务调度策略第48-49页
        4.2.1 资源调度方式第48页
        4.2.2 资源调度过程第48页
        4.2.3 资源调度改进第48-49页
        4.2.4 资源调度粒度第49页
    4.3 设计与实现第49-52页
        4.3.1 资源调度通信第49-50页
        4.3.2 资源调度方案第50-51页
        4.3.3 节点资源水平计算第51-52页
        4.3.4 资源调度实现第52页
    4.4 实验第52-55页
        4.4.1 实验平台第53页
        4.4.2 实验分析第53-55页
    4.5 本章小结第55-56页
5 结论与展望第56-58页
    5.1 全文总结第56页
    5.2 研究展望第56-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-63页
附录第63页

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