| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 混合云的优势 | 第10-12页 |
| 1.1.2 混合云中部署Hadoop集群的必要性 | 第12页 |
| 1.1.3 Hadoop集群中缓存系统存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 缓存替换策略的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 缓存预取策略的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 混合云环境下基于优先级和LRU的缓存替换优化算法 | 第18-34页 |
| 2.1 混合云体系结构中缓存替换问题分析 | 第18-19页 |
| 2.2 混合云环境下基于优先级和LRU的缓存替换建模 | 第19-27页 |
| 2.2.1 基于用户访问特征的文件选择 | 第20-24页 |
| 2.2.2 基于优先级的LRU缓存替换 | 第24-27页 |
| 2.3 混合云环境下基于优先级和LRU的缓存替换优化算法设计 | 第27-32页 |
| 2.3.1 基于用户访问特征的文件选择算法 | 第27-30页 |
| 2.3.2 基于优先级的LRU缓存替换算法 | 第30-31页 |
| 2.3.3 基于优先级和LRU的缓存替换优化算法 | 第31-32页 |
| 2.3.4 缓存替换优化算法时间复杂度分析 | 第32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 混合云环境下基于贝叶斯网络的缓存预取优化算法 | 第34-50页 |
| 3.1 混合云体系结构中缓存预取问题分析 | 第34-35页 |
| 3.2 混合云环境下基于贝叶斯网络的缓存预取建模 | 第35-44页 |
| 3.2.1 基于贝叶斯网络的预取文件选择 | 第35-42页 |
| 3.2.2 基于负载均衡的预取节点选择 | 第42-44页 |
| 3.3 混合云环境下基于贝叶斯网络的缓存预取优化算法设计 | 第44-49页 |
| 3.3.1 基于贝叶斯网络的预取文件选择算法 | 第44-45页 |
| 3.3.2 基于负载均衡的预取节点选择算法 | 第45-47页 |
| 3.3.3 基于贝叶斯网络的缓存预取优化算法 | 第47-48页 |
| 3.3.4 缓存预取优化算法时间复杂度分析 | 第48-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 实验验证与结果分析 | 第50-88页 |
| 4.1 实验平台介绍及环境搭建 | 第50-56页 |
| 4.1.1 实验平台介绍 | 第50-52页 |
| 4.1.2 实验环境搭建 | 第52-54页 |
| 4.1.3 实验数据来源和测试用例 | 第54-56页 |
| 4.2 基于优先级和LRU的缓存替换优化算法实验验证与分析 | 第56-73页 |
| 4.2.1 实验设置 | 第56-57页 |
| 4.2.2 缓存替换优化算法验证 | 第57-62页 |
| 4.2.3 实验结果对比与分析 | 第62-73页 |
| 4.2.4 实验结论 | 第73页 |
| 4.3 基于贝叶斯网络的缓存预取优化算法实验验证与分析 | 第73-87页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第73-74页 |
| 4.3.2 缓存预取优化算法验证 | 第74-79页 |
| 4.3.3 实验结果对比与分析 | 第79-86页 |
| 4.3.4 实验结论 | 第86-87页 |
| 4.4 本章小结 | 第87-88页 |
| 第5章 总结与展望 | 第88-90页 |
| 5.1 本文总结 | 第88-89页 |
| 5.2 研究展望 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果目录 | 第95页 |
