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面向异构环境的Spark任务调度策略研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 研究背景及意义第13-15页
    1.2 研究现状第15-18页
        1.2.1 Spark异构环境研究现状第15-17页
        1.2.2 Spark任务调度研究现状第17-18页
    1.3 本文主要工作第18-19页
    1.4 本文组织结构第19-21页
第2章 Spark平台和调度技术概述第21-33页
    2.1 Spark平台概述第21-28页
        2.1.1 Spark on Yarn管理原理及特点第23-24页
        2.1.2 Spark任务执行原理及特点第24-26页
        2.1.3 Spark任务所需资源及关系第26-28页
    2.2 Spark集群节点异质化第28-30页
    2.3 任务调度策略第30-32页
        2.3.1 Hadoop调度策略第30-31页
        2.3.2 Spark调度策略第31-32页
    2.4 本章小结第32-33页
第3章 异构环境节点检测和任务复杂度判定第33-51页
    3.1 Spark集群节点情况监测第33-40页
        3.1.1 集群节点CPU使用率监测第33-35页
        3.1.2 集群节点内存使用率监测第35-37页
        3.1.3 集群节点单核执行队列长度监测第37-38页
        3.1.4 集群节点网络IO速度检测第38-40页
    3.2 Spark集群节点负载任务权值判定和任务识别第40-45页
        3.2.1 Spark集群节点负载任务权值判定第40-42页
        3.2.2 Spark任务识别分级第42-45页
    3.3 Spark任务调度框架第45-49页
        3.3.1 Spark集群节点通信机制第45-46页
        3.3.2 Spark的HeartBeat机制第46-48页
        3.3.3 Spark集群节点调检测架构第48-49页
    3.4 本章小结第49-51页
第4章 面向异构集群环境的Spark任务调度策略第51-66页
    4.1 Spark任务调度策略第51-55页
    4.2 实验结果与分析第55-65页
        4.2.1 基于Spark异构集群仿真实验第56-61页
        4.2.2 基于Spark异构集群真机实验第61-65页
    4.3 本章小结第65-66页
总结与展望第66-68页
参考文献第68-73页
致谢第73-74页
附录A 攻读学位期间发表学术成果目录第74-75页
附录B 攻读硕士学位期间所参与的科研项目第75页

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