基于Hadoop的分布式计算平台性能监控及分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 Hadoop监控技术综述 | 第11-21页 |
| 2.1 Hadoop简介 | 第11-15页 |
| 2.1.1 HDFS | 第11-12页 |
| 2.1.2 MapReduce | 第12-15页 |
| 2.2 监控技术概述 | 第15-20页 |
| 2.2.1 Ganglia | 第15-17页 |
| 2.2.2 Nagios | 第17-18页 |
| 2.2.3 JMX | 第18-19页 |
| 2.2.4 Hadoop Metrics | 第19-20页 |
| 2.2.5 Ambari | 第20页 |
| 2.3 小结 | 第20-21页 |
| 第三章 Hadoop分布式计算平台监控系统 | 第21-37页 |
| 3.1 监控系统功能需求 | 第21-24页 |
| 3.1.1 服务器性能数据监控 | 第22-23页 |
| 3.1.2 Hadoop状态监控 | 第23页 |
| 3.1.3 故障监控 | 第23页 |
| 3.1.4 监控状态展示 | 第23-24页 |
| 3.2 监控系统架构设计 | 第24-26页 |
| 3.3 服务器性能监控模块 | 第26-27页 |
| 3.4 Hadoop状态监控模块 | 第27-32页 |
| 3.4.1 HDFS组件监控 | 第28-30页 |
| 3.4.2 MapReduce组件监控 | 第30-31页 |
| 3.4.3 作业信息监控 | 第31-32页 |
| 3.5 故障监控模块 | 第32-34页 |
| 3.6 Web展示模块 | 第34-35页 |
| 3.7 性能监控数据分析 | 第35-37页 |
| 第四章 Hadoop分布式计算平台性能调优 | 第37-49页 |
| 4.1 Hadoop性能调优概述 | 第37-38页 |
| 4.2 系统资源分类 | 第38-39页 |
| 4.2.1 CPU计算资源 | 第38页 |
| 4.2.2 磁盘I/O | 第38页 |
| 4.2.3 网络带宽 | 第38-39页 |
| 4.2.4 内存 | 第39页 |
| 4.3 测试环境 | 第39-40页 |
| 4.4 MapReduce应用特征分析 | 第40-42页 |
| 4.4.1 Pi | 第40-41页 |
| 4.4.2 TeraSort | 第41-42页 |
| 4.4.3 WordCount | 第42页 |
| 4.5 MapReduce应用性能调优 | 第42-49页 |
| 4.5.1 合理设置map与reduce槽数 | 第43-44页 |
| 4.5.2 减少map阶段的数据溢写 | 第44-47页 |
| 4.5.3 使用压缩技术减少处理数据量 | 第47-49页 |
| 第五章 MapReduce时间预测模型 | 第49-55页 |
| 5.1 MapReduce工作流 | 第49-50页 |
| 5.2 时间预测模型 | 第50-52页 |
| 5.3 模型验证 | 第52-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第62页 |
