| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 选题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 论文的主要内容 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第10-11页 |
| 1.4 本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第12-24页 |
| 2.1 Hadoop集群技术综述 | 第12-19页 |
| 2.1.1 Hadoop平台简介 | 第12-14页 |
| 2.1.2 MapReduce模型 | 第14-16页 |
| 2.1.3 HDFS数据存储管理 | 第16-17页 |
| 2.1.4 YARN资源管理 | 第17-19页 |
| 2.2 Docker容器技术 | 第19-21页 |
| 2.2.1 Docker容器技术的发展 | 第19页 |
| 2.2.2 Docker容器技术的介绍 | 第19-21页 |
| 2.2.3 Docker容器技术的优点 | 第21页 |
| 2.3 相关工具插件 | 第21-23页 |
| 2.3.1 Hive数据仓库工具简介 | 第21-22页 |
| 2.3.2 NetFlow及相关工具 | 第22页 |
| 2.3.3 Cascading | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于Docker的Hadoop集群流量监控平台 | 第24-32页 |
| 3.1 流量监控平台概述 | 第24页 |
| 3.2 Docker容器网络 | 第24-25页 |
| 3.3 基础环境搭建 | 第25-26页 |
| 3.4 流量监控平台模型设计 | 第26-27页 |
| 3.5 流量监控平台模型分析 | 第27-28页 |
| 3.5.1 总体工作流程 | 第27-28页 |
| 3.5.2 Flow监视器和Collection | 第28页 |
| 3.6 相关实验 | 第28-31页 |
| 3.6.1 实验设置 | 第28-30页 |
| 3.6.2 测试结果分析 | 第30-31页 |
| 3.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 集群性能优化的方案设计 | 第32-42页 |
| 4.1 优化方案说明 | 第32-36页 |
| 4.1.1 MapReduce优化分析 | 第32页 |
| 4.1.2 分析MapReduce执行过程 | 第32-35页 |
| 4.1.3 数据分配说明 | 第35-36页 |
| 4.1.4 集群资源分析 | 第36页 |
| 4.2 优化方案设计 | 第36-41页 |
| 4.2.1 优化setup/cleanup任务 | 第36-38页 |
| 4.2.2 优化job/tasks通知机制 | 第38-39页 |
| 4.2.3 优化数据分配 | 第39-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 测试与评估 | 第42-54页 |
| 5.1 测试环境 | 第42页 |
| 5.2 测试分析 | 第42-53页 |
| 5.2.1 心跳机制优化分析 | 第42-45页 |
| 5.2.2 数据分配优化分析 | 第45-48页 |
| 5.2.3 可扩展性分析 | 第48-49页 |
| 5.2.4 对系统负载的影响 | 第49-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第54页 |
| 6.2 论文不足与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第58-59页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |