| 摘要 | 第10-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 云计算 | 第15-18页 |
| 1.1.1 定义 | 第15-16页 |
| 1.1.2 特点 | 第16页 |
| 1.1.3 服务模式 | 第16-17页 |
| 1.1.4 主要技术 | 第17-18页 |
| 1.2 云计算调度技术 | 第18-21页 |
| 1.2.1 MapReduce简介 | 第18-19页 |
| 1.2.2 MapReduce任务调度方法 | 第19-21页 |
| 1.3 云调度技术目前存在的问题 | 第21-23页 |
| 1.4 本文工作 | 第23-25页 |
| 1.5 论文结构 | 第25-27页 |
| 第二章 相关工作 | 第27-43页 |
| 2.1 HDFS云存储 | 第27-29页 |
| 2.2 MapReduce并行计算框架 | 第29-33页 |
| 2.2.1 Hadoop MapReduce | 第29-30页 |
| 2.2.2 改进的MapReduce框架 | 第30-33页 |
| 2.3 MapReduce调度 | 第33-39页 |
| 2.3.1 以提高资源利用率为目标 | 第33-34页 |
| 2.3.2 以优化“长尾”问题为目标 | 第34-36页 |
| 2.3.3 以优化Shuffle时间为目标 | 第36-37页 |
| 2.3.4 以优化调度器工作负载为目标 | 第37-39页 |
| 2.4 非精确计算方法 | 第39-41页 |
| 2.5 小结 | 第41-43页 |
| 第三章 优化Map+Shuffle运行效率的数据分配 | 第43-61页 |
| 3.1 引言 | 第43页 |
| 3.2 数据分配问题 | 第43-48页 |
| 3.2.1 Map+Shuffle时间 | 第43-44页 |
| 3.2.2 分配问题描述 | 第44-45页 |
| 3.2.3 Map+Shuffle时间的计算方法 | 第45-48页 |
| 3.3 数据的子空间划分 | 第48-49页 |
| 3.4 子空间数据最优分配 | 第49-52页 |
| 3.4.1 子空间Shuffle时间下界的最小值 | 第49-50页 |
| 3.4.2 子空间最优数据分配构造算法 | 第50-52页 |
| 3.5 数据最优分配 | 第52-57页 |
| 3.5.1 不同子空间Map+Shuffle时间的关系 | 第52-55页 |
| 3.5.2 收敛定理 | 第55-56页 |
| 3.5.3 数据最优分配算法 | 第56-57页 |
| 3.6 实验 | 第57-60页 |
| 3.7 小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于节点性能的MapReduce任务调度 | 第61-75页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 任务调度问题 | 第61-63页 |
| 4.3 最优任务调度 | 第63-68页 |
| 4.3.1 最优任务调度问题 | 第63-64页 |
| 4.3.2 估算任务平均执行时间 | 第64-67页 |
| 4.3.3 基于任务执行时间的最优任务调度 | 第67-68页 |
| 4.4 基于节点性能估算的任务调度算法 | 第68-70页 |
| 4.5 实验 | 第70-73页 |
| 4.6 小结 | 第73-75页 |
| 第五章 加速MapReduce非精确计算的任务调度 | 第75-93页 |
| 5.1 引言 | 第75页 |
| 5.2 面向非精确计算的MapReduce加速模型 | 第75-77页 |
| 5.2.1 MapReduce的运行特点 | 第75-76页 |
| 5.2.2 非精确计算特征 | 第76页 |
| 5.2.3 MapCheckReduce模型 | 第76-77页 |
| 5.3 Check机制 | 第77-80页 |
| 5.4 终止剩余Map任务 | 第80-82页 |
| 5.4.1 Map任务状态分析 | 第80-81页 |
| 5.4.2 取消剩余任务策略 | 第81-82页 |
| 5.5 异步问题处理 | 第82-85页 |
| 5.6 面向MapCheckReduce的编程模型 | 第85-88页 |
| 5.7 实验 | 第88-91页 |
| 5.7.1 词频统计实验 | 第88-89页 |
| 5.7.2 网络舆情热词检测实验 | 第89-91页 |
| 5.8 小结 | 第91-93页 |
| 第六章 支撑串行程序并行执行的任务调度 | 第93-109页 |
| 6.1 引言 | 第93-94页 |
| 6.2 MEX计算模型 | 第94-97页 |
| 6.2.1 MPI与MapReduce | 第94-95页 |
| 6.2.2 串行程序及其并行化改造 | 第95-96页 |
| 6.2.3 面向可执行程序的MEX并行计算框架 | 第96-97页 |
| 6.3 MEX可执行程序启动方式 | 第97-98页 |
| 6.4 基于数据预取的数据本地化机制 | 第98-100页 |
| 6.5 MEX任务容错 | 第100-102页 |
| 6.6 实验 | 第102-108页 |
| 6.6.1 MEX平台 | 第102-104页 |
| 6.6.2 实验结果 | 第104-108页 |
| 6.7 小结 | 第108-109页 |
| 第七章 结论与展望 | 第109-113页 |
| 7.1 工作总结 | 第109-111页 |
| 7.2 研究展望 | 第111-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-123页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第123-125页 |
| 攻读博士学位期间参加的主要科研工作 | 第125页 |
