| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 论文研究背景及实际意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 HADOOP平台及相关技术介绍 | 第13-25页 |
| 2.1 HADOOP平台介绍 | 第13-14页 |
| 2.1.1 Hadoop平台优势 | 第13页 |
| 2.1.2 Hadoop平台架构 | 第13-14页 |
| 2.2 HADOOP平台核心技术 | 第14-19页 |
| 2.2.1 Hadoop的分布式文件系统HDFS | 第14-17页 |
| 2.2.2 Hadoop的分布式数据处理Map Reduce | 第17-19页 |
| 2.3 CLOUDSIM云仿真工具 | 第19-23页 |
| 2.3.1 Cloudsim体系结构 | 第21-22页 |
| 2.3.2 Cloudsim的设计与实现 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 HADOOP平台下作业调度算法研究 | 第25-34页 |
| 3.1 单队列调度算法 | 第25-26页 |
| 3.2 公平调度算法 | 第26-28页 |
| 3.3 容量调度算法 | 第28-32页 |
| 3.3.1 作业调度流程 | 第30页 |
| 3.3.2 算法配置 | 第30-32页 |
| 3.3.3 容量调度算法的不足 | 第32页 |
| 3.4 公平调度算法的改进思想 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于遗传算法的平台调度算法 | 第34-47页 |
| 4.1 遗传算法介绍 | 第34-36页 |
| 4.2 遗传过程 | 第36-40页 |
| 4.3 任务调度模型 | 第40-41页 |
| 4.3.1 作业调度问题描述 | 第40-41页 |
| 4.3.2 作业调度性能指标 | 第41页 |
| 4.4 基于遗传算法的比赛选择调度策略 | 第41-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 性能评估 | 第47-53页 |
| 5.1 实验环境 | 第47-48页 |
| 5.2 实验结果 | 第48-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 6.1 全文总结 | 第53页 |
| 6.2 进一步工作 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |