摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-9页 |
第一章 绪论 | 第9-18页 |
·研究背景及意义 | 第9-11页 |
·研究背景 | 第9-10页 |
·研究意义 | 第10-11页 |
·国内外发展现状 | 第11-16页 |
·作业调度机制研究现状 | 第11-14页 |
·资源调度策略研究现状 | 第14-16页 |
·本文的主要工作和创新 | 第16页 |
·本文的结构和安排 | 第16-18页 |
第二章 云计算及Hadoop相关技术 | 第18-32页 |
·云计算相关介绍 | 第18-22页 |
·云计算概念 | 第18-19页 |
·云计算特点 | 第19-20页 |
·计算的当前应用现状 | 第20-22页 |
·Hadoop相关介绍 | 第22-26页 |
·Hadoop项目组成 | 第22-24页 |
·Hadoop的优势 | 第24页 |
·Hadoop的发展趋势 | 第24-26页 |
·Hadoop主要技术 | 第26-29页 |
·MapReduce相关介绍 | 第26-28页 |
·HDFS相关介绍 | 第28-29页 |
·MapReduce任务执行的总流程 | 第29-31页 |
·小结 | 第31-32页 |
第三章 Hadoop平台下JTSA作业调度算法的设计与验证 | 第32-51页 |
·作业调度概述 | 第32-33页 |
·JTSA作业调度算法产生背景 | 第33-34页 |
·JTSA作业转移调度算法 | 第34-37页 |
·作业的分发处理 | 第34-35页 |
·作业队列的转移 | 第35-36页 |
·作业的等待 | 第36页 |
·紧急作业的处理 | 第36-37页 |
·作业抢断处理 | 第37页 |
·JTSA调度器设计及验证 | 第37-46页 |
·JTSA调度器整体介绍 | 第37-39页 |
·功能模块框架介绍 | 第39-40页 |
·功能模块详细介绍 | 第40-43页 |
·代码实现 | 第43-46页 |
·试验结果及分析 | 第46-49页 |
·对作业的影响 | 第46-47页 |
·对集群的影响 | 第47-49页 |
·小结 | 第49-51页 |
第四章 Hadoop平台下RSSO资源调度算法的设计与实现 | 第51-61页 |
·资源调度概述 | 第51-52页 |
·RSSO资源调度算法产生背景 | 第52-54页 |
·异构集群存在的问题 | 第52-53页 |
·节点故障问题 | 第53-54页 |
·RSSO资源调度算法设计 | 第54-57页 |
·统计分析和更新槽位统计信息算法 | 第55-56页 |
·分配任务槽方法 | 第56-57页 |
·验证与结果分析 | 第57-60页 |
·试验环境搭建 | 第57页 |
·试验结果分析 | 第57-60页 |
·小结 | 第60-61页 |
第五章 结论与展望 | 第61-63页 |
·结论 | 第61-62页 |
·展望 | 第62-63页 |
参考文献 | 第63-67页 |
致谢 | 第67-68页 |
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第68页 |