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MapReduce源码分析及性能改进

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

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