| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 Hadoop2.0 关键技术研究 | 第14-26页 |
| ·Hadoop1.0 与 Hadoop2.0 的对比 | 第14-16页 |
| ·HDFS2.0 | 第16-19页 |
| ·HDFS | 第16-18页 |
| ·HDFS2.0 | 第18页 |
| ·HDFS2.0 的 HA | 第18页 |
| ·HDFS2.0 的 Federation | 第18-19页 |
| ·YARN | 第19-24页 |
| ·YARN 的架构 | 第19-21页 |
| ·YARN 的通信协议 | 第21页 |
| ·以 YARN 为核心的生态系统 | 第21-22页 |
| ·YARN 工作流程 | 第22-24页 |
| ·MRv2 | 第24-26页 |
| 第三章 以 YARN 为核心的弹性云计算平台研究 | 第26-30页 |
| ·概述 | 第26页 |
| ·传统云计算平台向以 YARN 为核心的弹性计算平台过渡 | 第26-28页 |
| ·基于 YARN 的的云计算分层架构 | 第28-30页 |
| 第四章 推荐系统数据中心云存储系统研究 | 第30-38页 |
| ·大数据时代数据存储问题 | 第30页 |
| ·存储整合 | 第30-31页 |
| ·云存储部署架构 | 第31-32页 |
| ·云存储实验测试 | 第32-36页 |
| ·备份自动化 | 第32-33页 |
| ·数据恢复 | 第33-34页 |
| ·单个大文件的数据迁移 | 第34页 |
| ·失败率 | 第34-36页 |
| ·试验总结 | 第36-37页 |
| ·实验数据分析 | 第36-37页 |
| ·数据密集型研究中云存储即插即用的特性 | 第37页 |
| ·用户反馈 | 第37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于 Hadoop2.0 的混合推荐系统设计 | 第38-52页 |
| ·混合推荐系统设计原则 | 第38-41页 |
| ·系统建模 | 第38-39页 |
| ·推荐系统的分层模型 | 第39-41页 |
| ·基于 Hadoop2.0 的混合推荐系统架构 | 第41-43页 |
| ·混合推荐系统架构 | 第41-42页 |
| ·推荐流程 | 第42-43页 |
| ·YARN 上应用程序的设计 | 第43-50页 |
| ·客户端设计 | 第44-47页 |
| ·ApplicationMaster(AM)设计 | 第47-49页 |
| ·实例测试 | 第49-50页 |
| ·推荐系统评价 | 第50-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·本研究完成的工作 | 第52页 |
| ·创新点 | 第52页 |
| ·不足和展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第57-58页 |
