| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 MapReduce 计算模型及工作机制 | 第15-24页 |
| ·MapReduce 计算模型 | 第15-18页 |
| ·产生背景 | 第15页 |
| ·基本框架 | 第15-16页 |
| ·任务优化 | 第16-18页 |
| ·MapReduce 工作机制 | 第18-23页 |
| ·作业执行流程 | 第18-21页 |
| ·错误处理机制 | 第21-22页 |
| ·作业调度机制 | 第22页 |
| ·任务执行策略 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 MapReduce 作业执行时间影响因素分析 | 第24-37页 |
| ·MapReduce 参数分析 | 第24-26页 |
| ·Map 端主要参数 | 第24-25页 |
| ·Reduce 端主要参数 | 第25页 |
| ·MapReduce 参数配置 | 第25-26页 |
| ·MapReduce 存储结构分析 | 第26-31页 |
| ·MapReduce 数据压缩格式 | 第26-27页 |
| ·MapReduce 基本存储结构 | 第27-30页 |
| ·MapReduce 存储结构评估 | 第30-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-36页 |
| ·实验环境 | 第31页 |
| ·实验数据集 | 第31-32页 |
| ·MapReduce 参数分析实验 | 第32-33页 |
| ·MapReduce 存储结构分析实验 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 一种基于神经网络的作业执行时间预测方法 | 第37-47页 |
| ·作业执行时间预测的相关研究 | 第37-38页 |
| ·问题描述 | 第37页 |
| ·相关预测方法 | 第37-38页 |
| ·作业执行时间的预测方法 | 第38-42页 |
| ·神经网络 | 第38-41页 |
| ·预测方法设计与实现 | 第41-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-46页 |
| ·实验环境 | 第42-43页 |
| ·实验数据集 | 第43页 |
| ·实验分析 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 MapReduce 作业调度算法优化 | 第47-61页 |
| ·MapReduce 基本作业调度算法 | 第47-51页 |
| ·FIFO 调度算法 | 第47-48页 |
| ·计算能力调度算法 | 第48-49页 |
| ·公平调度算法 | 第49-51页 |
| ·一种基于高响应比优先的作业调度算法 | 第51-55页 |
| ·基本调度算法存在的问题 | 第51-52页 |
| ·高响应比优先调度算法 | 第52-53页 |
| ·调度算法设计与实现 | 第53-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-60页 |
| ·实验环境 | 第55页 |
| ·实验数据集 | 第55页 |
| ·实验分析 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·研究工作总结 | 第61-62页 |
| ·未来展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录 | 第69页 |