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基于数据压缩比的Hadoop Mapreduce资源管理策略

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 课题背景第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 研究目的与主要内容第13-15页
2 HADOOP现有资源管理机制的问题第15-21页
    2.1 Hadoop资源管理机制第15-16页
    2.2 现有管理机制的缺陷第16-20页
    2.3 本章小结第20-21页
3 基于数据压缩比的MAPREDUCE资源管理策略第21-43页
    3.1 基于数据压缩比的MapReduce资源管理策略的设计思想第21-23页
    3.2 资源分配评估模型第23-33页
    3.3 任务资源调度器第33-42页
    3.4 本章小结第42-43页
4 HADOOP弹性容器机制第43-56页
    4.1 Hadoop弹性容器机制的设计思想第43-44页
    4.2 节点性能评估模型第44-51页
    4.3 资源容器的弹性分配第51-53页
    4.4 资源容器的弹性资源监管第53-55页
    4.5 本章小结第55-56页
5 测试分析第56-67页
    5.1 测试环境第56-58页
    5.2 时间性能的改善第58-61页
    5.3 磁盘I/O读写第61-62页
    5.4 资源利用率的提升第62-64页
    5.5 作业规模对改进效果的影响第64-66页
    5.6 本章小结第66-67页
6 总结与展望第67-69页
参考文献第69-73页
附录1 攻读硕士学位期间主要研究成果第73-74页
附录2 攻读硕士学位期间参加的主要科研项目第74页

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