摘要 | 第1-8页 |
Abstract | 第8-12页 |
第1章 绪论 | 第12-19页 |
·课题背景 | 第12-16页 |
·云计算环境的定义与发展现状 | 第12-14页 |
·云存储环境 | 第14-16页 |
·本文的研究工作及意义 | 第16-17页 |
·本文的文章结构 | 第17-18页 |
本章小结 | 第18-19页 |
第2章 云环境下的分布式海量存储 | 第19-35页 |
·几种主要的云环境存储系统和分布式文件系统 | 第20-26页 |
·云存储平台 | 第20-23页 |
·云存储环境下的分布式文件系统 | 第23-26页 |
·Hadoop分布式计算平台 | 第26-28页 |
·Hadoop分布式文件系统 | 第28-32页 |
·HDFS的读写流程 | 第29-31页 |
·HDFS对文件块的管理 | 第31-32页 |
·HDFS的内部通信和外部访问方式 | 第32页 |
·HDFS分布式海量存储设施的不足 | 第32-34页 |
本章小结 | 第34-35页 |
第3章 启发式智能算法的介绍和发展现状 | 第35-43页 |
·启发式智能算法综述 | 第35-36页 |
·几种主要的的智能算法 | 第36-39页 |
·遗传算法 | 第36-37页 |
·蚁群优化算法 | 第37页 |
·模拟退火 | 第37-38页 |
·神经网络 | 第38-39页 |
·粒子群算法简介 | 第39-40页 |
·启发式智能算法在云计算环境中的运用 | 第40-42页 |
本章小结 | 第42-43页 |
第4章 面向交互密集型任务的主从名字节点缓存模型 | 第43-63页 |
·内存文件系统tmpfs | 第43-44页 |
·存储系统缓存的主从名字节点结构 | 第44-47页 |
·算法描述 | 第47-61页 |
·对交互密集型文件判断模型的描述 | 第47-49页 |
·对主名字节点上的调度算法的描述 | 第49-52页 |
·对从名字节点上的调度算法的描述 | 第52-53页 |
·调度算法中的粒子群优化算法 | 第53-61页 |
本章小结 | 第61-63页 |
第5章 主从名字节点缓存模型在松耦合计算集群中的部署实现和性能分析 | 第63-81页 |
·部署实现 | 第63-71页 |
·两层结构的实现 | 第63-68页 |
·分配算法的实现 | 第68-71页 |
·运行性能分析 | 第71-80页 |
·正常读写任务的块分配开销 | 第71-73页 |
·SAPS0在主从节点缓存架构中的效能提升 | 第73-75页 |
·面向交互密集型任务的性能分析 | 第75-80页 |
本章小结 | 第80-81页 |
第6章 总结与展望 | 第81-83页 |
·工作总结 | 第81-82页 |
·前景展望 | 第82-83页 |
参考文献 | 第83-90页 |
致谢 | 第90页 |