摘要 | 第2-3页 |
Abstract | 第3-4页 |
1 绪论 | 第7-16页 |
1.1 课题研究背景和意义 | 第7-8页 |
1.2 国内外研究现状 | 第8-14页 |
1.2.1 MapReduce流调度问题 | 第8-11页 |
1.2.2 MapReduce任务放置和调度问题 | 第11-14页 |
1.3 研究内容与主要工作 | 第14-15页 |
1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
2 相关技术概述 | 第16-23页 |
2.1 云数据中心网络结构 | 第16-19页 |
2.1.1 云数据中心基本网络结构 | 第16-18页 |
2.1.2 云数据中心网络抽象模型 | 第18-19页 |
2.2 MapReduce计算框架 | 第19-22页 |
2.2.1 MapReduce编程模型 | 第19-21页 |
2.2.2 YARN资源管理和调度平台 | 第21-22页 |
2.3 本章小结 | 第22-23页 |
3 面向MapReduce任务的Coflow调度算法 | 第23-40页 |
3.1 流标记和识别机制 | 第23-28页 |
3.1.1 关键技术 | 第24-26页 |
3.1.2 流标记和识别模块设计与实现 | 第26-28页 |
3.2 Coflow调度问题模型 | 第28-31页 |
3.3 两层调度算法描述 | 第31-36页 |
3.4 实验 | 第36-39页 |
3.4.1 实验环境 | 第36页 |
3.4.2 实验结果评价 | 第36-39页 |
3.5 本章小结 | 第39-40页 |
4 基于网络传输代价的任务放置算法 | 第40-48页 |
4.1 问题描述 | 第40页 |
4.2 Reduce任务放置模型 | 第40-45页 |
4.3 实验评价 | 第45-47页 |
4.4 本章小结 | 第47-48页 |
结论 | 第48-49页 |
参考文献 | 第49-53页 |
攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第53-54页 |
致谢 | 第54-56页 |