分布式环境中大数据处理任务的调度方法研究及应用
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第14-16页 |
| 2 大数据处理技术及平台 | 第16-31页 |
| 2.1 大数据概述 | 第16-18页 |
| 2.2 Hadoop平台 | 第18-23页 |
| 2.1.1 HDFS分布式文件系统 | 第19-20页 |
| 2.1.2 MapReduce编程模型 | 第20-23页 |
| 2.3 MapReduce任务调度算法 | 第23-25页 |
| 2.3.1 先进先出调度算法 | 第24页 |
| 2.3.2 公平调度算法 | 第24页 |
| 2.3.3 计算能力调度算法 | 第24-25页 |
| 2.3.4 延迟调度算法 | 第25页 |
| 2.4 模糊综合评价法 | 第25-30页 |
| 2.4.1 相关定义 | 第25-26页 |
| 2.4.2 隶属度函数 | 第26-29页 |
| 2.4.3 模糊综合评价法的主要流程 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于任务分类的动态延迟调度算法 | 第31-50页 |
| 3.1 产生背景 | 第31-32页 |
| 3.2 算法设计 | 第32-47页 |
| 3.2.1 算法概述 | 第32-33页 |
| 3.2.2 相关定义 | 第33-34页 |
| 3.2.3 任务分类 | 第34-47页 |
| 3.3 算法流程 | 第47-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 4 仿真结果与分析 | 第50-60页 |
| 4.1 实验硬件平台部署 | 第50-51页 |
| 4.2 实验设计与结果分析 | 第51-58页 |
| 4.2.1 数据处理 | 第51-52页 |
| 4.2.2 实验方案 | 第52-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-60页 |
| 5 基于TCDDS的深度包检测技术 | 第60-66页 |
| 5.1 深度包检测技术概述 | 第60-61页 |
| 5.2 具体实现 | 第61-65页 |
| 5.2.1 基本思路 | 第61-63页 |
| 5.2.2 仿真与结果分析 | 第63-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 总结 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |
