| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 YARN架构资源扩展 | 第16-23页 |
| 2.1 YARN构造和工作原理 | 第16-18页 |
| 2.2 资源调度模型 | 第18-19页 |
| 2.3 资源调度算法 | 第19-20页 |
| 2.4 基于标签的资源调度 | 第20-21页 |
| 2.5 现有YARN架构扩展的局限性 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 YARN平台FPGA资源扩展 | 第23-37页 |
| 3.1 目标集群架构 | 第23-26页 |
| 3.2 集群资源管理器的扩展 | 第26-31页 |
| 3.3 节点资源管理器的扩展 | 第31-34页 |
| 3.4 扩展平台的兼容性问题 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 YARN平台下的计算框架扩展 | 第37-43页 |
| 4.1 计算框架扩展 | 第37-39页 |
| 4.2 FPGAMapReduce计算框架 | 第39-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 FPGAMap Reduce框架下的K-means算法加速 | 第43-57页 |
| 5.1 K-means计算过程 | 第43-44页 |
| 5.2 K-means算法Map Reduce过程 | 第44-47页 |
| 5.3 K-means算法加速 | 第47-49页 |
| 5.4 Map加速器设计 | 第49-53页 |
| 5.5 Reduce加速器设计 | 第53-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 实验分析 | 第57-64页 |
| 6.1 实验设置 | 第57-58页 |
| 6.2 实验结果分析 | 第58-62页 |
| 6.3 实验小结 | 第62-64页 |
| 7 总结与展望 | 第64-66页 |
| 7.1 总结 | 第64页 |
| 7.2 工作展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |