基于块聚集的MapReduce性能研究与优化
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 序 | 第9-12页 |
| 1 引言 | 第12-16页 |
| ·课题研究背景 | 第12-14页 |
| ·Hadoop应用现状 | 第14页 |
| ·论文研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文结构 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 2 Hadoop平台介绍 | 第16-38页 |
| ·简介 | 第16页 |
| ·Hadoop文件系统(HDFS) | 第16-27页 |
| ·HDFS的主要特征 | 第17页 |
| ·HDFS体系结构 | 第17-20页 |
| ·HDFS靠性保障机制 | 第20-22页 |
| ·HDFS的存储机制 | 第22-24页 |
| ·HDFS的数据交互过程 | 第24-27页 |
| ·Hadoop的MapReduce计算模型 | 第27-35页 |
| ·MapReduce框架组件 | 第28-30页 |
| ·MapReduce的执行流程 | 第30-32页 |
| ·MapReduce作业调度机制 | 第32-33页 |
| ·MapReduce任务执行策略 | 第33-34页 |
| ·MapReduce的容错机制 | 第34-35页 |
| ·Hadoop存在的问题及研究现状 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 3 Hadoop任务粒度研究与改进 | 第38-58页 |
| ·作业的任务划分机制存在的问题 | 第38-47页 |
| ·作业分片 | 第38-39页 |
| ·分片划分的影响因素 | 第39-41页 |
| ·现有框架的相关实现 | 第41-46页 |
| ·实现中存在的问题 | 第46-47页 |
| ·基于块聚集的自适应分片算法 | 第47-53页 |
| ·分片算法的设计 | 第47-50页 |
| ·块聚集存储机制 | 第50-53页 |
| ·实验及分析 | 第53-56页 |
| ·实验环境 | 第53-54页 |
| ·实验性能对比分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 4 异构集群的性能研究与改进 | 第58-65页 |
| ·异构集群数据存储方案 | 第59-61页 |
| ·自适应分片算法在异构环境的应用 | 第61-62页 |
| ·实验及分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 5 总结和展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 作者简历 | 第69-71页 |
| 学位论文数据集 | 第71页 |
