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Hadoop作业调度的研究与应用

中文摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 引言第8-12页
   ·研究背景及意义第8-9页
   ·研究现状第9-10页
   ·论文研究内容第10页
   ·本文组织结构第10-12页
第二章 云计算与Hadoop平台第12-29页
   ·云计算第12-15页
     ·云计算的概念和特点第12页
     ·云计算的关键技术第12-14页
     ·云计算的安全性第14-15页
   ·Hadoop云计算概述第15-18页
     ·Hadoop的发展历程第15-16页
     ·Hadoop的架构第16-18页
   ·Hadoop分布式文件系统HDFS第18-23页
     ·HDFS体系结构第18-20页
     ·HDFS读写分析第20-22页
     ·HDFS可靠性措施第22-23页
   ·Hadoop的MapReduce计算框架第23-28页
     ·MapReduce计算模型第24-25页
     ·MapReduce系统架构第25-26页
     ·MapReduce作业流程第26-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 Hadoop调度算法研究第29-43页
   ·作业调度框架第29-30页
   ·现有调度算法第30-40页
     ·FIFO调度算法第30-33页
     ·Capacity Scheduler计算能力调度算法第33-36页
     ·Fair Scheduler公平调度算法第36-40页
   ·实时调度分析第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 基于Deadline抢占式调度算法的设计第43-60页
   ·算法产生的背景第43-44页
   ·算法的调度模型第44-48页
     ·队列第45页
     ·作业完成时间估计第45-46页
     ·抢占第46页
     ·最小S1ots计算第46-48页
   ·算法的实现第48-52页
     ·初始化阶段第50-51页
     ·调度阶段第51页
     ·抢占阶段第51页
     ·分配阶段第51-52页
   ·实验验证第52-59页
     ·集群环境搭建第52-53页
     ·性能比较实验第53-59页
   ·本章小结第59-60页
第五章 总结与展望第60-62页
   ·全文总结第60页
   ·研究展望第60-62页
参考文献第62-65页
在学期间的研究成果第65-66页
致谢第66页

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