| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 基于MapReduce的图边权值计算 | 第16-26页 |
| 2.1 MapReduce编程模型 | 第16-17页 |
| 2.2 Hadoop概述 | 第17-19页 |
| 2.3 基于MapReduce的图边权值计算算法 | 第19-25页 |
| 2.3.1 计算边权值 | 第19-21页 |
| 2.3.2 图边权值计算算法分类 | 第21-23页 |
| 2.3.3 基于FP-tree的图边权值计算 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于MapReduce和FP-tree的图边权值计算算法流程优化 | 第26-42页 |
| 3.1 算法优化策略 | 第26-34页 |
| 3.1.1 算法设计流程 | 第26-30页 |
| 3.1.2 精简FP-tree结构 | 第30-31页 |
| 3.1.3 Reducers-to-cores映射策略 | 第31-34页 |
| 3.2 优化算法伪代码 | 第34-35页 |
| 3.3 性能评估 | 第35-41页 |
| 3.3.1 实验环境与数据 | 第36-37页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第37-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 在MapReduce下均衡负载基于FP-tree的图边权值计算研究 | 第42-53页 |
| 4.1 数据分区 | 第42-44页 |
| 4.2 分组策略 | 第44-50页 |
| 4.2.1 基于贪心均衡负载策略 | 第44-46页 |
| 4.2.2 不同分组策略对比研究 | 第46-50页 |
| 4.3 性能评估 | 第50-52页 |
| 4.4 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55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第60页 |
