摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第11-15页 |
1.1 研究背景 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
1.3 本文的主要工作与组织结构 | 第13-15页 |
第2章 MapReduce架构分析 | 第15-24页 |
2.1 Hadoop及MapReduce的产生背景 | 第15-16页 |
2.2 MapReduce的基本原理 | 第16-17页 |
2.3 MapReduce执行流程 | 第17-20页 |
2.4 MapReduce架构分析 | 第20-21页 |
2.5 MapReduce架构中的任务运行协调和管理机制 | 第21-24页 |
第3章 MapReduce作业涉及的重要源码分析 | 第24-36页 |
3.1 源码阅读环境搭建 | 第24页 |
3.2 编译Hadoop-1.0.0源代码 | 第24-25页 |
3.3 客户端提交作业分析 | 第25-27页 |
3.4 JobTracker接收作业分析 | 第27-29页 |
3.5 作业初始化分析 | 第29-30页 |
3.6 TaskTracker获取任务分析 | 第30-31页 |
3.7 任务启动分析 | 第31-35页 |
3.7.1 运行环境准备 | 第31-32页 |
3.7.2 启动Map任务 | 第32-34页 |
3.7.3 启动Reduce任务 | 第34-35页 |
3.8 本章小结 | 第35-36页 |
第4章 基于Shuffle过程的改进方案 | 第36-53页 |
4.1 Shuffle过程详细分析 | 第36-43页 |
4.1.1 Map端的Shuffle过程 | 第36-42页 |
4.1.2 Reduce端的Shuffle过程 | 第42-43页 |
4.2 性能瓶颈分析 | 第43-45页 |
4.3 提出改进思想 | 第45-47页 |
4.4 实现改进思想 | 第47-49页 |
4.5 实验结果及数据分析 | 第49-52页 |
4.6 本章小结 | 第52-53页 |
第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
5.1 总结 | 第53-54页 |
5.2 展望 | 第54-55页 |
参考文献 | 第55-57页 |
致谢 | 第57页 |