| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 当前研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 传统的可扩展性度量 | 第12-14页 |
| 1.2.2 云平台可扩展性度量 | 第14-15页 |
| 1.2.3 大数据处理平台性能评测 | 第15页 |
| 1.2.4 大数据处理平台性能优化 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 相关技术 | 第19-26页 |
| 2.1 大数据处理相关技术介绍 | 第19-23页 |
| 2.2 典型大数据处理系统评测基准 | 第23-24页 |
| 2.3 评测负载 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 大数据处理平台的可扩展性度量方法研究 | 第26-35页 |
| 3.1 可扩展性传统度量指标与分类 | 第26-27页 |
| 3.2 度量模型 | 第27-28页 |
| 3.3 实验配置和分析 | 第28-34页 |
| 3.3.1 实验配置 | 第28-29页 |
| 3.3.2 实验分析 | 第29-31页 |
| 3.3.3 可扩展性度量 | 第31-32页 |
| 3.3.4 度量方式比较 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 大数据处理平台的性能评测与分析 | 第35-47页 |
| 4.1 评测方案 | 第35-36页 |
| 4.2 实验配置和说明 | 第36-37页 |
| 4.2.1 Hadoop和Spark平台配置说明 | 第36-37页 |
| 4.2.2 横向扩展和纵向扩展 | 第37页 |
| 4.2.3 数据规模和数据集生成方式 | 第37页 |
| 4.3 实验分析 | 第37-46页 |
| 4.3.1 HDFS与OSS对比 | 第37-43页 |
| 4.3.2 横向扩展与纵向扩展性能对比 | 第43-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 大数据处理平台优化策略研究 | 第47-62页 |
| 5.1 性能影响因素分析 | 第47-49页 |
| 5.2 优化策略 | 第49-50页 |
| 5.3 Map端输出数据和数据混洗阶段I/O性能优化 | 第50-55页 |
| 5.4 文件块大小优化 | 第55-57页 |
| 5.5 配置调优 | 第57-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 总结和展望 | 第62-64页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第62页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 附录 | 第72-73页 |
| 详细摘要 | 第73-75页 |