| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 存在问题 | 第14页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 Hadoop及其调度算法概述 | 第16-25页 |
| 2.1 Hadoop相关技术 | 第16-21页 |
| 2.1.1 MapReduce的工作原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 MapReduce作业执行流程 | 第17-20页 |
| 2.1.3 HDFS的系统架构 | 第20-21页 |
| 2.2 Hadoop现有的作业调度算法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 FIFO调度算法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 LATE调度算法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 Delay调度算法 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于Capacity Scheduler的抢占式作业调度算法 | 第25-46页 |
| 3.1 改进的必要性 | 第25-28页 |
| 3.1.1 Capacity Scheduler的调度原理 | 第25-27页 |
| 3.1.2 Capacity Scheduler的不足 | 第27-28页 |
| 3.2 改进策略 | 第28-35页 |
| 3.2.1 数学模型 | 第28-30页 |
| 3.2.2 算法流程图 | 第30-32页 |
| 3.2.3 算法伪代码 | 第32-35页 |
| 3.3 算法实现 | 第35-38页 |
| 3.3.1 开发环境搭建 | 第35页 |
| 3.3.2 PCSP调度器的编码实现 | 第35-37页 |
| 3.3.3 PCSP调度器的配置 | 第37-38页 |
| 3.4 PCSP实验分析 | 第38-45页 |
| 3.4.1 搭建Hadoop集群 | 第38-41页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第41-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于Fair Scheduler的负载均衡调度算法 | 第46-64页 |
| 4.1 改进的必要性 | 第46-48页 |
| 4.1.1 Fair Scheduler的调度原理 | 第46-48页 |
| 4.1.2 Fair Scheduler的不足 | 第48页 |
| 4.2 改进策略 | 第48-57页 |
| 4.2.1 数学模型 | 第48-52页 |
| 4.2.2 算法流程图 | 第52-53页 |
| 4.2.3 算法伪代码 | 第53-57页 |
| 4.3 算法实现 | 第57-60页 |
| 4.3.1 LBFS调度器的编码实现 | 第57-60页 |
| 4.3.2 LBFS调度器的配置 | 第60页 |
| 4.4 LBFS实验分析 | 第60-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 本文总结 | 第64-65页 |
| 5.2 未来展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 作者简介 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
