基于hadoop平台作业调度算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·文章的组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 Hadoop技术背景 | 第12-17页 |
| ·Google文件系统GFS简介 | 第12-13页 |
| ·GFS的系统架构 | 第12-13页 |
| ·MapReduce并行计算框架介绍 | 第13-16页 |
| ·产生背景 | 第13页 |
| ·逻辑模型 | 第13-14页 |
| ·实现机制 | 第14-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 Hadoop平台的核心部分 | 第17-27页 |
| ·Hadoop分布式文件系统架构 | 第17-19页 |
| ·设计的关键问题 | 第17-18页 |
| ·名称节点和数据节点 | 第18-19页 |
| ·通讯协议 | 第19页 |
| ·Hadoop的MapReduce计算框架 | 第19-25页 |
| ·重要的数据结构 | 第19-20页 |
| ·基本架构 | 第20-21页 |
| ·作业调度流程 | 第21-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第4章 Hadoop中作业调度算法研究 | 第27-40页 |
| ·FIFO算法 | 第27-29页 |
| ·算法设计思想 | 第27-29页 |
| ·算法优缺点 | 第29页 |
| ·计算能力调度算法 | 第29-33页 |
| ·算法特点 | 第29-30页 |
| ·算法实现过程 | 第30-31页 |
| ·配置文件 | 第31-33页 |
| ·公平调度算法 | 第33-39页 |
| ·算法设计思想 | 第33-34页 |
| ·算法实现过程 | 第34-37页 |
| ·相关算法 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 作业调度算法的改进 | 第40-53页 |
| ·公平调度算法存在的问题 | 第40-41页 |
| ·公平调度算法的改进 | 第41-43页 |
| ·基于特征加权的朴素贝叶斯分类器算法 | 第43-51页 |
| ·算法产生背景 | 第43-44页 |
| ·算法思想 | 第44-48页 |
| ·设计与实现过程 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第6章 实验及结果分析 | 第53-65页 |
| ·环境与平台搭建 | 第53-56页 |
| ·公平调度算法改进分析 | 第56-58页 |
| ·基于特征加权的朴素贝叶斯分类器算法的分析 | 第58-64页 |
| ·参数配置和负载使用描述 | 第58-60页 |
| ·实验验证 | 第60-64页 |
| ·本章小节 | 第64-65页 |
| 总结与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 主要研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
