| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 2 Hadoop平台介绍 | 第16-24页 |
| 2.1 Hadoop架构 | 第16-17页 |
| 2.2 HDFS简介 | 第17-21页 |
| 2.2.1 HDFS基本概念和设计理念 | 第17-19页 |
| 2.2.2 HDFS读写流程 | 第19-21页 |
| 2.3 MapReduce简介 | 第21-24页 |
| 3 YARN调度器的基本架构和调度算法 | 第24-42页 |
| 3.1 YARN设计理念和基本架构 | 第24-27页 |
| 3.1.1 YARN基本组成结构 | 第24-25页 |
| 3.1.2 YARN工作流程 | 第25-27页 |
| 3.2 YARN调度器的基本架构 | 第27-34页 |
| 3.2.1 基本架构 | 第27-29页 |
| 3.2.2 资源表示模型 | 第29-30页 |
| 3.2.3 资源调度模型 | 第30-32页 |
| 3.2.4 资源抢占模型 | 第32-34页 |
| 3.3 YARN中调度器分析 | 第34-42页 |
| 3.3.1 Capacity Scheduler分析 | 第34-36页 |
| 3.3.2 Fair Scheduler分析 | 第36-39页 |
| 3.3.3 Fair Scheduler本地性问题 | 第39-42页 |
| 4 公平调度器本地性优化 | 第42-56页 |
| 4.1 改进的数据本地性算法在公平调度器中的实现 | 第42-44页 |
| 4.2 实验环境 | 第44-46页 |
| 4.3 实验结果和分析 | 第46-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 全文总结 | 第56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 科研成果 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |