| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 第2章 应用场景及研究现状 | 第11-18页 |
| 2.1 Spark原理 | 第11-12页 |
| 2.2 应用场景 | 第12-14页 |
| 2.3 研究现状 | 第14-15页 |
| 2.4 研究动机与内容 | 第15-16页 |
| 2.5 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第3章 基于异构Spark集群下的Task调度问题 | 第18-25页 |
| 3.1 系统架构 | 第18-19页 |
| 3.2 问题假设 | 第19页 |
| 3.3 问题描述 | 第19-23页 |
| 3.4 基于异构Spark集群下的Task调度问题数学模型 | 第23-24页 |
| 3.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 基于异构Spark集群下的Task调度算法 | 第25-42页 |
| 4.1 基于异构Spark集群下的Task调度算法总体框架 | 第25页 |
| 4.2 临时参数估计 | 第25-27页 |
| 4.3 动态调节Job序列 | 第27-33页 |
| 4.4 基于DAG的Stage调度 | 第33-36页 |
| 4.5 基于最早完工时间的Task调度 | 第36-38页 |
| 4.6 调度序列调整方法 | 第38-40页 |
| 4.7 本章小结 | 第40-42页 |
| 第5章 实验结果及分析比较 | 第42-50页 |
| 5.1 实验环境 | 第42-43页 |
| 5.1.1 仿真平台 | 第42页 |
| 5.1.2 工作流的实例生成 | 第42-43页 |
| 5.2 评价指标 | 第43-44页 |
| 5.2.1 相对误差百分比 | 第44页 |
| 5.2.2 负载均衡度 | 第44页 |
| 5.3 参数测定 | 第44-47页 |
| 5.4 方法比较与分析 | 第47-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 结论与展望 | 第50-53页 |
| 6.1 论文主要工作 | 第50页 |
| 6.2 未来展望 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 读硕士学位期间发表的学术论文 | 第57-58页 |
