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大图数据启发式划分与管理及在BC-BSP系统中的应用研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第11-15页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.3 本文主要工作第13-14页
    1.4 本文组织结构第14-15页
第2章 相关技术概述第15-27页
    2.1 Hadoop简介第15-18页
        2.1.1 分布式文件系统第15-17页
        2.1.2 MapReduce编程模型第17-18页
        2.1.3 Zookeeper第18页
    2.2 BSP模型第18-20页
        2.2.1 BSP模型介绍第18-20页
        2.2.2 BSP模型特点第20页
    2.3 图划分技术概述第20-26页
        2.3.1 图的基本概念第20-21页
        2.3.2 图划分问题描述第21-22页
        2.3.3 典型的图划分算法及负载均衡算法介绍第22-24页
        2.3.4 大图处理系统中图划分技术介绍第24-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 BC-BSP系统及数据划分模块简介第27-35页
    3.1 系统体系结构第27-28页
    3.2 系统处理流程第28-30页
    3.3 数据划分子模块第30-33页
    3.4 本章小结第33-35页
第4章 大图数据分布式启发式划分算法第35-49页
    4.1 启发式划分算法DHP第35-40页
        4.1.1 算法简介第35-36页
        4.1.2 顶点放置收益第36-37页
        4.1.3 算法详述第37-39页
        4.1.4 复杂度分析第39-40页
    4.2 全局聚类的C-DHP划分算法第40-42页
        4.2.1 算法简介第40-41页
        4.2.2 全局聚类第41页
        4.2.3 算法详述第41-42页
        4.2.4 复杂度分析第42页
    4.3 全局顶点连续编号技术第42-45页
        4.3.1 顶点编号和有序存储第43页
        4.3.2 出度顶点的编号替换第43-45页
    4.4 实验与分析第45-47页
        4.4.1 测试数据第45页
        4.4.2 分区扩大倍数测试第45-46页
        4.4.3 交互边测试第46-47页
        4.4.4 负载均衡测试第47页
    4.5 本章小结第47-49页
第5章 分区管理和在线合并的研究第49-55页
    5.1 分区管理第49-51页
        5.1.1 原始分区和逻辑分区第49页
        5.1.2 原始分区交互边的记录第49-50页
        5.1.3 顶点定位第50-51页
    5.2 算法简介第51-52页
    5.3 算法详述第52-53页
        5.3.1 获取任务数信息第52页
        5.3.2 在线合并第52-53页
    5.4 复杂度分析第53-54页
    5.5 本章小结第54-55页
第6章 在BC-BSP系统的实现与性能评估第55-63页
    6.1 输入模块的设计与实现第55-56页
    6.2 PageRank测试算法第56-57页
    6.3 实验环境和测试数据第57-58页
    6.4 不同划分算法的性能评估第58-61页
        6.4.1 通信代价测试第58-60页
        6.4.2 时间测试第60-61页
    6.5 本章小结第61-63页
第7章 总结与展望第63-65页
    7.1 本文工作总结第63页
    7.2 未来工作展望第63-65页
参考文献第65-67页
致谢第67-68页
攻硕期间参加的项目第68页

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