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基于多核CPU的任务级数据处理研究及其在集群平台下的性能测试

中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
1 绪论第8-12页
   ·研究背景第8-9页
   ·国内外研究现状第9-10页
   ·研究目的和研究内容第10页
   ·论文组织结构第10-11页
   ·本文的主要工作第11-12页
2 相关技术分析第12-25页
   ·Hadoop 运行机制第12-15页
     ·Hadoop 实体结构第12页
     ·基本任务执行流程第12-14页
     ·高级MapReduce第14-15页
   ·HDFS 分布式文件系统第15-19页
     ·影响HDFS 的外在因素第16-18页
     ·SecondNameNode第18页
     ·NameNode第18页
     ·DataNode第18-19页
   ·MapReduce 数据模型第19-21页
     ·MapReduce 类型第19-20页
     ·MapReduce 类型设定第20页
     ·MapReduce 主要方法的设定第20页
     ·输入输出格式第20-21页
   ·Pig第21-23页
     ·Pig 运行方式第22页
     ·一个实例第22-23页
   ·HBASE第23-24页
   ·TBB 与传统线程库区别第24-25页
3 基于 Hadoop 的集群平台构建第25-41页
   ·构建方法及过程第25-37页
     ·SSH 配置第25-28页
     ·配置Hadoop第28-32页
     ·分发安装文件到各个结点第32-35页
     ·配置环境变量第35-36页
     ·格式化NameNode第36页
     ·启动hdfs 和MapReduce第36-37页
   ·故障恢复第37-41页
     ·NameNode 故障恢复第37-38页
     ·DataNode 故障恢复第38页
     ·DataNode 退役第38-40页
     ·DataNode 结点的添加第40页
     ·误删文件恢复第40-41页
4 任务级 MapReduce 研究第41-54页
   ·线程级MapReduce 分析第41-44页
     ·并行与并发的区别和联系第41-42页
     ·MapReduce 与并行第42页
     ·Hadoop Streaming第42-43页
     ·C++接口第43-44页
   ·任务级MapReduce 研究第44-48页
     ·TBB 与MapReduce 的契合性第44页
     ·TBB 适用于MapReduce 的算法第44-46页
     ·MapReduce+TBB 混合编程模型第46-47页
     ·移植性第47页
     ·制约因素和处理方法第47-48页
   ·性能对比实验第48-54页
     ·PI 的算法第48-49页
     ·线程级性能第49-52页
     ·任务级并行的优越性第52-54页
5 任务级 MapReduce 在集群平台下的性能测试第54-57页
   ·线程级单核集群与任务级单核集群测试分析第54页
   ·线程级多核集群与任务级多核集群测试分析第54-55页
   ·针对不同核心总数和数据规模的性能测试分析第55-57页
6 总结与展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-61页
附录第61页
 A 作者在攻读学位期间发表的论文目录第61页
 B 作者在攻读学位期间参与的科研项目第61页

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