云计算中MapReduce分布式并行处理框架的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 云计算及其分类 | 第9-13页 |
| 1.1.1 云计算简介 | 第9-11页 |
| 1.1.2 并行计算 | 第11-12页 |
| 1.1.3 分布式计算 | 第12-13页 |
| 1.1.4 MapReduce概述 | 第13页 |
| 1.2 本课题研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容及框架 | 第15-17页 |
| 第2章 Hadoop与MapReduce | 第17-28页 |
| 2.1 Hadoop分布式计算框架产生背景 | 第17页 |
| 2.2 Hadoop功能特点 | 第17-18页 |
| 2.3 Hadoop项目介绍 | 第18页 |
| 2.4 MapReduce模型原理 | 第18-19页 |
| 2.5 Google的MapReduce框架分析 | 第19-20页 |
| 2.6 MapReduce的工作机制 | 第20-26页 |
| 2.6.1 MapReduce组件介绍 | 第21-22页 |
| 2.6.2 MapReduce作业执行流程 | 第22-23页 |
| 2.6.3 进程和状态的更新 | 第23-24页 |
| 2.6.4 Hadoop提供的3种作业调度方式 | 第24-26页 |
| 2.6.5 MapReduce容错机制 | 第26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 系统的搭建 | 第28-37页 |
| 3.1 ubuntu12.04 | 第28页 |
| 3.2 VMware Workstation10 | 第28页 |
| 3.3 HDFS | 第28-29页 |
| 3.4 详细搭建过程 | 第29-37页 |
| 3.4.1 单机模式搭建过程 | 第29-32页 |
| 3.4.2 伪分布模式搭建 | 第32-37页 |
| 第4章 系统测试及算例分析 | 第37-55页 |
| 4.1 wordcount算例分析 | 第37-38页 |
| 4.2 并行计算方面 | 第38-44页 |
| 4.2.1 分布式处理方面 | 第42-43页 |
| 4.2.2 源码分析方面 | 第43-44页 |
| 4.3 grep算例分析 | 第44-46页 |
| 4.4 Pi（π）值估算算例分析 | 第46-52页 |
| 4.4.1 Monte Carlo方法定义及原理 | 第46-47页 |
| 4.4.2 对比测试分析及部分代码 | 第47-52页 |
| 4.5 MapReduce处理能力总结 | 第52-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 5.1 全文总结 | 第55页 |
| 5.2 本文展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
