| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 任务调度算法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 存在的问题 | 第10页 |
| 1.3 本文主要研究内容及创新点 | 第10-11页 |
| 1.4 论文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 STORM相关知识及任务调度 | 第12-29页 |
| 2.1 Storm简介 | 第12-17页 |
| 2.1.1 Storm定义 | 第12-14页 |
| 2.1.2 Storm服务类型和数据流模型 | 第14-17页 |
| 2.2 Storm基础框架分析 | 第17-23页 |
| 2.2.1 线程模型及消息系统 | 第18-19页 |
| 2.2.2 任务调度及负载均衡 | 第19-23页 |
| 2.3 Storm面临的问题与挑战 | 第23页 |
| 2.4 Storm调度相关算法 | 第23-28页 |
| 2.4.1 Round-robin算法 | 第23-24页 |
| 2.4.2 P-Scheuler调度算法 | 第24-26页 |
| 2.4.3 Traffic-aware调度算法 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 资源感知的任务调度 | 第29-39页 |
| 3.1 基于资源感知任务调度的设计 | 第29-31页 |
| 3.1.1 改进的基于资源感知的任务调度的Storm体系结构 | 第29-31页 |
| 3.1.2 加载监控 | 第31页 |
| 3.2 核心体系结构 | 第31-32页 |
| 3.3 资源感知任务调度的算法思想 | 第32-33页 |
| 3.4 数学模型 | 第33-35页 |
| 3.5 资源感知任务调度算法核心代码 | 第35-37页 |
| 3.5.1 topology遍历 | 第35-36页 |
| 3.5.2 任务选择 | 第36-37页 |
| 3.5.3 节点选择 | 第37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 实验与算法分析 | 第39-50页 |
| 4.1 Storm测试环境搭建 | 第39-41页 |
| 4.2 流测试工具（Benchmark） | 第41-42页 |
| 4.3 实验性能分析 | 第42-44页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第44-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 5.1 本文研究工作总结 | 第50页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士研究生期间发表的论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |