基于代价的MapReduce工作流优化
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 引言 | 第12-18页 |
| ·背景 | 第12页 |
| ·研究现状 | 第12-17页 |
| ·MapReduce | 第12-14页 |
| ·MapReduce工作流 | 第14-15页 |
| ·MapReduce研究内容及存在问题 | 第15-17页 |
| ·论文大纲 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 2 MapReduce性能模型 | 第18-25页 |
| ·性能指标 | 第18页 |
| ·影响性能的因素 | 第18-19页 |
| ·常见的性能模型 | 第19页 |
| ·基于I/O成本的性能模型 | 第19-24页 |
| ·Map成本 | 第20-23页 |
| ·Reduce成本 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 作流系统Crunch分析 | 第25-35页 |
| ·设计思路 | 第25-29页 |
| ·核心抽象 | 第25-27页 |
| ·延迟计算 | 第27-28页 |
| ·Crunch工作流 | 第28-29页 |
| ·框架结构 | 第29-31页 |
| ·工作原理 | 第31-32页 |
| ·存在的问题 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 作流系统Crunch优化 | 第35-44页 |
| ·Profiling | 第35-39页 |
| ·Profiler设计 | 第36页 |
| ·Profiler使用方法 | 第36-39页 |
| ·基于代价的划分 | 第39-41页 |
| ·Reduce相关优化 | 第41-42页 |
| ·数据抽样 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 实验 | 第44-52页 |
| ·实验设置 | 第44-45页 |
| ·基于MapReduce的协同过滤推荐算法 | 第45-48页 |
| ·验证算法正确性 | 第48-50页 |
| ·实验设计 | 第48-49页 |
| ·实验结果及其分析 | 第49-50页 |
| ·验证算法有效性 | 第50-51页 |
| ·实验设计 | 第50页 |
| ·实验结果及其分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 6 总结及未来的工作 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·未来的工作 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录A | 第57-59页 |
| 作者简历 | 第59-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61页 |
