| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·研究背景 | 第13页 |
| ·数据流的特点 | 第13-14页 |
| ·流式计算概述 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·流式计算的研究方向 | 第17-18页 |
| ·本文结构 | 第18-20页 |
| 第二章 Rtstream框架的设计与架构 | 第20-37页 |
| ·Rtstream框架概述 | 第20-22页 |
| ·MapReduce模型 | 第20-21页 |
| ·Rtstream的框架特点 | 第21-22页 |
| ·Rtstream中的概念和定义 | 第22-24页 |
| ·Rtstream设计模式 | 第24-26页 |
| ·设计模式概述 | 第24页 |
| ·Rtstream使用的设计模式 | 第24-26页 |
| ·Rtstream架构模型 | 第26-30页 |
| ·线程/进程模型 | 第26-27页 |
| ·I/O模型 | 第27-29页 |
| ·Rtstream的架构模式 | 第29-30页 |
| ·Rtstream系统框架 | 第30-36页 |
| ·Rtstream整体处理流程 | 第31-32页 |
| ·Rtstream框架数据流路由的关键策略 | 第32-36页 |
| ·Rtstream的数据路由和节点状态监控策略 | 第32-34页 |
| ·Rtstream的路由实现 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 Rtstream框架的具体实现 | 第37-64页 |
| ·单节点结构 | 第37-39页 |
| ·节点前端处理模块 | 第39-44页 |
| ·epoll流程简介 | 第39-41页 |
| ·前端处理模块架构及实现 | 第41-44页 |
| ·传输模块 | 第44-49页 |
| ·传输模块设计概述 | 第44-45页 |
| ·传输模块具体实现 | 第45-49页 |
| ·中心调度模块 | 第49-52页 |
| ·数据持久化模块 | 第52-54页 |
| ·Rtstream节点关键策略的研究 | 第54-57页 |
| ·不重复的多节点广播策略 | 第54-55页 |
| ·数据流切分实现策略 | 第55-56页 |
| ·数据拥塞的处理策略 | 第56-57页 |
| ·Rtstream框架的使用 | 第57-63页 |
| ·实时分布式计算引擎 | 第57-59页 |
| ·网页自动分类系统 | 第59-61页 |
| ·分布式推荐系统 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 Rtstream框架本地自适应任务调度算法的研究 | 第64-84页 |
| ·本地任务调度的需求 | 第64-65页 |
| ·任务调度的模型介绍 | 第65-66页 |
| ·现有的调度算法简介 | 第66-67页 |
| ·任务调度影响因素的研究 | 第67-71页 |
| ·Rtstream中任务调度的相关定义 | 第67-69页 |
| ·节点性能影响因素的量化分析 | 第69-71页 |
| ·基于节点负载的本地任务调度算法 | 第71-78页 |
| ·节点运行状态的监控策略 | 第71-73页 |
| ·基于Qos约束的智能本地任务调度算法 | 第73-75页 |
| ·对因子权重的训练 | 第75-78页 |
| ·实验与性能测试 | 第78-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 Rtstream框架全局任务调度算法研究和实现 | 第84-105页 |
| ·全局任务调度的概念和模型 | 第84-85页 |
| ·现有的任务调度算法研究 | 第85-87页 |
| ·启发式任务调度算法研究 | 第87-88页 |
| ·基于理性蚁群的启发式任务调度算法 | 第88-98页 |
| ·蚁群算法概述 | 第88-89页 |
| ·用蚁群算法解决任务调度问题的策略 | 第89-93页 |
| ·基于理性蚁群算法的全局任务调度 | 第93-98页 |
| ·实验与性能测试 | 第98-103页 |
| ·本章小结 | 第103-105页 |
| 第六章 总结与展望 | 第105-108页 |
| ·本文工作总结 | 第105-106页 |
| ·未来工作展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第112页 |