| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第9页 |
| ·论文研究内容 | 第9-10页 |
| ·论文组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 Hadoop 平台介绍 | 第12-34页 |
| ·Hadoop 平台背景 | 第12-18页 |
| ·技术背景 | 第12-16页 |
| ·应用背景 | 第16-18页 |
| ·Hadoop 平台核心部分 | 第18-33页 |
| ·Hadoopp 分布式文文件系统HDFS | 第19-26页 |
| ·Hadoop 的MapReduce 计算架构 | 第26-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 Hadoop 平台的作业调度研究 | 第34-53页 |
| ·作业调度概述 | 第34-35页 |
| ·作业调度流程 | 第35-38页 |
| ·现有作业调度算法 | 第38-51页 |
| ·FIFO 调度算法 | 第38-40页 |
| ·公平调度算法（Fair Scheduler） | 第40-48页 |
| ·计算能力调度算法（Capacity Scheduler） | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于朴素贝叶斯分类的作业调度算法 | 第53-70页 |
| ·产生背景 | 第53-54页 |
| ·算法内容 | 第54-59页 |
| ·算法思想 | 第54-58页 |
| ·算法流程 | 第58-59页 |
| ·算法实现 | 第59-63页 |
| ·实现概述 | 第59-60页 |
| ·具体实现 | 第60-63页 |
| ·实验验证 | 第63-68页 |
| ·评估方法和工作量描述 | 第63-64页 |
| ·学习能力实验 | 第64-66页 |
| ·决策正确率实验 | 第66-67页 |
| ·性能比较实验 | 第67-68页 |
| ·实验结论 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 总结 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |