| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1. 引言 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·树种查询系统的发展现状 | 第9-11页 |
| ·现有树种查询系统的不足之处 | 第11页 |
| ·研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·研究工作内容 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| 2. 基于Hadoop平台重要组件概述 | 第14-21页 |
| ·Hadoop基础架构 | 第14-15页 |
| ·数据存储系统 | 第15-16页 |
| ·数据处理模型 | 第16-17页 |
| ·Hadoop作业调度器 | 第17-20页 |
| ·调度器的基本原理 | 第17-18页 |
| ·现有调度器分析 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3. 基于蚁群算法的Hadoop资源感知调度算法 | 第21-36页 |
| ·基于蚁群算法的Hadoop资源感知调度器算法的设计 | 第21-24页 |
| ·算法思想 | 第21页 |
| ·算法流程 | 第21-22页 |
| ·题域建模 | 第22-23页 |
| ·算法框架 | 第23-24页 |
| ·基于蚁群算法的Hadoop资源调度器在树种检索系统中的实现 | 第24-35页 |
| ·集群资源信息感知模块 | 第24-27页 |
| ·信息传输模块 | 第27-31页 |
| ·信息聚集模块 | 第31-32页 |
| ·调度模块 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4. 基于Hadoop的树种检索系统的设计 | 第36-44页 |
| ·系统需求分析 | 第36页 |
| ·功能需求 | 第36页 |
| ·非功能需求 | 第36页 |
| ·系统总体架构设计 | 第36-38页 |
| ·系统总体执行流程 | 第38-39页 |
| ·模块功能 | 第39-43页 |
| ·数据处理模块 | 第39-41页 |
| ·数据存储模块 | 第41-42页 |
| ·接口模块 | 第42页 |
| ·数据查询模块 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5. 基于Hadoop的树种检索系统的实现 | 第44-52页 |
| ·关键技术 | 第44-45页 |
| ·Map/Reduce技术 | 第44页 |
| ·HBase数据存储技术 | 第44-45页 |
| ·蚁群算法调度器 | 第45页 |
| ·系统实现 | 第45-50页 |
| ·叶片信息处理功能模块的实现 | 第45-47页 |
| ·叶片信息存储管理模块的实现 | 第47-48页 |
| ·叶片信息查询模块的实现 | 第48-50页 |
| ·树种检索系统实验分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 6. 实验及分析 | 第52-61页 |
| ·实验环境 | 第52页 |
| ·平台搭建 | 第52-55页 |
| ·算法加载 | 第55页 |
| ·实验结果 | 第55-58页 |
| ·固定节点个数下的实验 | 第55-57页 |
| ·固定任务个数下的实验 | 第57-58页 |
| ·实验分析 | 第58-59页 |
| ·固定节点个数下的实验分析 | 第58页 |
| ·固定任务个数下的实验分析 | 第58-59页 |
| ·分析总结 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 7. 结论与展望 | 第61-63页 |
| ·结论 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 个人简介 | 第65-66页 |
| 导师简介 | 第66-67页 |
| 获得成果目录清单 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |