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Map/Reduce型海量数据处理平台中内存资源动态分配关键技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 大数据处理的新特征及Map/Reduce型海量数据处理平台第11-13页
        1.1.1 大数据处理的新特征第11-12页
        1.1.2 Map/Reduce型海量数据处理平台第12-13页
    1.2 Map/Reduce型海量数据处理平台中内存资源分配的现状及不足第13-15页
    1.3 基于预测的动态内存资源分配技术及其面临的新挑战第15页
    1.4 本文的主要贡献第15-16页
    1.5 本文的组织结构第16-17页
    1.6 本章小结第17-19页
第2章 相关工作第19-27页
    2.1 Map/Reduce平台概述第19-20页
        2.1.1 Map/Reduce并行计算模型第19页
        2.1.2 Map/Reduce运行时环境第19-20页
    2.2 典型Map/Reduce平台Hadoop及其资源管理系统第20-21页
    2.3 资源管理相关研究工作第21-26页
        2.3.1 资源分配技术相关研究第21-24页
        2.3.2 资源预测技术相关研究第24-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 面向Map/Reduce平台的内存资源动态分配架构模型与工作流程第27-33页
    3.1 总体架构模型第27-29页
    3.2 任务内存资源使用预测架构模型第29页
    3.3 内存资源动态分配层架构模型第29-31页
    3.4 基于预测的内存资源动态分配的工作流程第31页
    3.5 本章小结第31-33页
第4章 面向Map/Reduce平台的任务内存资源使用预测方法第33-45页
    4.1 任务内存资源使用特征及预测可行性分析第33-35页
    4.2 任务内存资源使用量预测方法概述第35-36页
    4.3 任务内存资源使用预测模型的建立第36-40页
        4.3.1 模型选择和建模方法概述第36-37页
        4.3.2 预测样本的建立第37页
        4.3.3 预测模型的建立第37-39页
        4.3.4 回归方程的显著性检验第39页
        4.3.5 预测模型的修正第39-40页
    4.4 任务内存资源再分配量计算第40-44页
        4.4.1 任务内存再分配量计算方法概述第40-41页
        4.4.2 任务内存追加的判断第41页
        4.4.3 任务内存释放的判断第41-42页
        4.4.4 任务内存追加或释放量的计算第42-44页
    4.5 本章小结第44-45页
第5章 面向Map/Reduce平台的内存资源动态分配方法第45-49页
    5.1 任务内存资源动态分配方法概述第45-46页
    5.2 任务内存追加策略第46-48页
        5.2.1 任务内存追加总流程第46-47页
        5.2.2 任务抢占优先级的计算第47-48页
    5.3 任务内存释放策略第48页
    5.4 本章小结第48-49页
第6章 面向Map/Reduce平台的基于预测的动态资源分配系统的实现第49-57页
    6.1 Hadoop资源分配介绍第49-51页
    6.2 Predra系统框架第51-53页
    6.3 Predra数据组织模型第53-54页
    6.4 任务内存资源使用预测功能的实现第54页
    6.5 任务内存资源动态分配功能的实现第54-55页
    6.6 本章小结第55-57页
第7章 性能测试与分析第57-79页
    7.1 测试负载第57-60页
        7.1.1 测试负载构建需求与现有测试负载的不足第57-58页
        7.1.2 测试负载的生成第58-60页
    7.2 性能评价指标第60-62页
        7.2.1 系统总体性能评价指标第60-61页
        7.2.2 预测与系统性能开销评价指标第61-62页
    7.3 测试结果与分析第62-78页
        7.3.1 测试环境第62页
        7.3.2 系统性能测试与分析第62-70页
        7.3.3 Predra系统可变参数测试与性能分析第70-75页
        7.3.4 预测误差与抢占率分析第75-78页
    7.4 本章小结第78-79页
结论第79-81页
参考文献第81-87页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第87-89页
致谢第89页

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