| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·云计算发展现状 | 第9-11页 |
| ·MapReduce 研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作与组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 云计算中 MapReduce 集群模型的研究 | 第13-27页 |
| ·云计算综述 | 第13-19页 |
| ·云计算的基本概念 | 第13-14页 |
| ·云计算的体系结构 | 第14-17页 |
| ·云计算的关键技术 | 第17-18页 |
| ·云计算与网格计算的区别 | 第18-19页 |
| ·MapReduce | 第19-23页 |
| ·MapReduce 概述 | 第19页 |
| ·MapReduce 编程模型 | 第19-21页 |
| ·MapReduce 集群结构 | 第21-22页 |
| ·MapReduce 实现框架 | 第22-23页 |
| ·Hadoop 开源云平台 | 第23-26页 |
| ·Hadoop 中 MapReduce 作业描述 | 第24-25页 |
| ·Hadoop 中 MapReduce 集群行为 | 第25-26页 |
| ·Hadoop MapReduce 与 Google MapReduce 区别 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 异构环境下集群多任务调度算法研究与改进 | 第27-45页 |
| ·现有调度算法研究 | 第27-31页 |
| ·先进先出调度算法 | 第27-28页 |
| ·公平调度算法 | 第28-29页 |
| ·计算能力调度算法 | 第29-30页 |
| ·存在的问题 | 第30-31页 |
| ·蚁群算法概述 | 第31-36页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第31-33页 |
| ·蚁群算法模型及执行步骤 | 第33-36页 |
| ·异构环境下基于蚁群的多任务调度改进算法 | 第36-40页 |
| ·MSBACO 算法相关定义 | 第36-37页 |
| ·MSBACO 中任务分配过程 | 第37-39页 |
| ·MSBACO 中节点更新准则 | 第39页 |
| ·MSBACO 算法执行步骤 | 第39-40页 |
| ·异构环境下预失败任务的判定算法 | 第40-44页 |
| ·原有机制存在的问题 | 第41-42页 |
| ·DAPT 算法相关定义 | 第42页 |
| ·DAPT 判定算法描述 | 第42-43页 |
| ·DAPT 算法执行步骤 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 异构环境下集群调度模型研究与改进 | 第45-51页 |
| ·MapReduce 集群调度模型分析 | 第45-46页 |
| ·调度模型的性能瓶颈分析 | 第45-46页 |
| ·异构环境下的关键问题及解决方案 | 第46页 |
| ·异构环境下 MapReduce 调度模型改进方案 | 第46-50页 |
| ·用户作业两级优先级模型 | 第46-48页 |
| ·HNE-IMCSS 调度方案描述 | 第48-49页 |
| ·HNE-IMCSS 主要实现类图 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 实验及性能分析 | 第51-61页 |
| ·实验平台设计 | 第51-54页 |
| ·异构环境部署 | 第51-54页 |
| ·基准测试数据和工具 | 第54页 |
| ·测试指标 | 第54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-60页 |
| ·MSBACO 算法对小作业的实验 | 第55-56页 |
| ·MSBACO 算法对任务均衡的实验 | 第56-58页 |
| ·MSBACO 算法对本地性的实验 | 第58页 |
| ·DAPT 算法对集群执行时间的实验 | 第58-59页 |
| ·HNE-IMCSS 调度方案的性能实验 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·工作总结 | 第61-62页 |
| ·进一步研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
