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基于轻量级虚拟机的并行计算框架的设计和实现

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 课题的研究背景及意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 本文主要的研究内容和工作第12-13页
    1.4 论文章节安排第13-14页
第二章 并行计算框架及CONTIKI系统技术概述第14-25页
    2.1 MPI相关技术第14-17页
        2.1.1 MPI简介第14-15页
        2.1.2 MPI调用接口第15页
        2.1.3 MPI通信模式第15-17页
    2.2 Hadoop相关技术第17-22页
        2.2.1 Hadoop简介第17页
        2.2.2 HDFS架构第17-18页
        2.2.3 HDFS的特点第18-19页
        2.2.4 MapReduce简介第19-20页
        2.2.5 MapReduce架构第20-21页
        2.2.6 MPI与Hadoop的比较第21-22页
    2.3 Contiki相关技术第22-24页
        2.3.1 Contiki系统简介第22页
        2.3.2 Contiki系统特性第22-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 基于轻量级虚拟机的并行计算框架的设计第25-41页
    3.1 轻量级虚拟机设计第25-27页
        3.1.1 虚拟机技术第25-26页
        3.1.2 轻量级虚拟机原理第26-27页
    3.2 基于轻量级虚拟机的并行计算框架的设计第27-38页
        3.2.1 并行计算框架的总体设计第27-30页
        3.2.2 客户端模块第30-31页
        3.2.3 服务节点模块第31-34页
        3.2.4 控制节点模块第34-35页
        3.2.5 计算节点模块第35-38页
    3.3 并行策略设计第38-39页
        3.3.1 数据共享第38页
        3.3.2 数据并行第38-39页
    3.4 基于负载权值的负载均衡第39-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第四章 基于轻量级虚拟机的并行计算框架的实现第41-52页
    4.1 共享存储的实现第41-42页
    4.2 客户端模块的实现第42-44页
        4.2.1 并行算法编程第42-43页
        4.2.2 计算数据格式第43-44页
        4.2.3 客户端命令第44页
        4.2.4 客户端与服务节点交互第44页
    4.3 服务节点模块的实现第44-47页
        4.3.1 服务管理器的实现第45-46页
        4.3.2 分发器的实现第46页
        4.3.3 收集器的实现第46-47页
    4.4 控制节点模块实现第47-49页
    4.5 计算节点模块实现第49-50页
    4.6 并行计算框架工作流程第50-51页
    4.7 本章小结第51-52页
第五章 系统测试与结果分析第52-67页
    5.1 测试环境搭建第52-54页
        5.1.1 测试网络拓扑第52-53页
        5.1.2 MFS集群搭建第53页
        5.1.3 其他节点搭建第53-54页
    5.2 系统加速比测试第54-60页
        5.2.1 加速比第54-55页
        5.2.2 加速比实验第55-56页
        5.2.3 测试方案第56-57页
        5.2.4 测试步骤和测试结果第57-59页
        5.2.5 不同计算数据规模对性能的影响第59-60页
        5.2.6 不同计算节点数量对性能的影响第60页
    5.3 系统对比测试第60-65页
        5.3.1 对比实验第60-62页
        5.3.2 测试方案第62-63页
        5.3.3 测试步骤和测试结果第63-65页
        5.3.4 不同计算数据规模下性能对比第65页
        5.3.5 不同计算数据规模下资源消耗对比第65页
    5.4 本章总结第65-67页
结论和展望第67-68页
参考文献第68-71页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第71-72页
致谢第72-73页
附件第73页

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