| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 题目来源 | 第9页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.1 虚拟化管理平台研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 Hadoop优化的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 研究内容和目标 | 第12页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 2 相关理论与技术 | 第13-21页 |
| 2.1 云计算与虚拟化 | 第13-15页 |
| 2.1.1 云计算概述 | 第13页 |
| 2.1.2 虚拟化技术概述 | 第13页 |
| 2.1.3 IaaS平台 | 第13-15页 |
| 2.2 Hadoop | 第15-18页 |
| 2.2.1 Hadoop概述 | 第15-16页 |
| 2.2.2 Hadoop的MapReduce | 第16-18页 |
| 2.3 增强学习 | 第18-20页 |
| 2.3.1 增强学习的原理及特点 | 第18-19页 |
| 2.3.2 增强学习系统的主要组成 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 异构虚拟机管理平台的设计与实现 | 第21-33页 |
| 3.1 平台由来 | 第21页 |
| 3.2 异构虚拟机管理平台的设计 | 第21-27页 |
| 3.2.1 用户交互界面的设计 | 第23页 |
| 3.2.2 混合云管理接口的设计 | 第23-25页 |
| 3.2.3 虚拟云适配器的设计 | 第25-27页 |
| 3.3 异构虚拟机管理平台的实现 | 第27-31页 |
| 3.3.1 虚拟机操作的实现 | 第28-29页 |
| 3.3.2 主机管理、虚拟机网络和镜像管理的实现 | 第29-31页 |
| 3.4 系统测试及结果 | 第31-32页 |
| 3.4.1 测试环境 | 第31页 |
| 3.4.2 测试设计 | 第31页 |
| 3.4.3 测试结果 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于增强学习方法的MapReduce配置优化 | 第33-47页 |
| 4.1 MapReduce性能分析 | 第33-36页 |
| 4.1.1 MapReduce配置属性分析 | 第33-35页 |
| 4.1.2 MapReduce性能影响分析 | 第35-36页 |
| 4.2 基于Q学习算法的参数优化配置 | 第36-39页 |
| 4.2.1 基于增强学习的决策过程 | 第36-37页 |
| 4.2.2 MapReduce参数的Q学习算法优化设计 | 第37-39页 |
| 4.3 实验设计及结果分析 | 第39-46页 |
| 4.3.1 测试环境介绍 | 第39-40页 |
| 4.3.2 同构环境下的实验结果及分析 | 第40-44页 |
| 4.3.3 异构环境下的实验结果及分析 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |