摘要 | 第3-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
1.2 研究现状及存在的问题 | 第12-14页 |
1.3 论文主要研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
第二章 数据密集型计算环境下的多维资源分配与调度相关研究 | 第16-30页 |
2.1 Mapreduce并行编程模型 | 第16-23页 |
2.1.1 Mapreduce资源调度方法 | 第16-18页 |
2.1.2 Mapreduce作业执行过程 | 第18-19页 |
2.1.3 Mapreduce资源调度优化相关研究 | 第19-23页 |
2.2 多维资源公平分配 | 第23-29页 |
2.2.1 资源公平分配模型 | 第23-27页 |
2.2.2 公平属性 | 第27-29页 |
2.3 本章小结 | 第29-30页 |
第三章 单机计算环境下基于任务可划分的多维资源公平分配策略 | 第30-68页 |
3.1 基于字典序最大最小公平的多维资源静态分配策略 | 第30-44页 |
3.1.1 研究动机 | 第30-32页 |
3.1.2 基于字典序最大最小公平分配模型 | 第32-34页 |
3.1.3 公平性分析 | 第34-38页 |
3.1.4 LMMNS静态分配算法 | 第38-40页 |
3.1.5 实验评估 | 第40-44页 |
3.2 基于共享资源量的多维资源动态公平分配策略 | 第44-56页 |
3.2.1 研究动机 | 第44-45页 |
3.2.2 基于共享资源量的占优资源动态公平分配模型 | 第45-47页 |
3.2.3 公平性分析 | 第47-51页 |
3.2.4 dynamic-DRFS动态分配算法 | 第51-53页 |
3.2.5 实验评估 | 第53-56页 |
3.3 基于任务数量的多维资源动态公平分配策略 | 第56-67页 |
3.3.1 研究动机 | 第56-57页 |
3.3.2 基于任务数量的占优资源动态公平分配模型 | 第57-58页 |
3.3.3 公平性分析 | 第58-63页 |
3.3.4 dynamic-DRFB动态分配算法 | 第63-64页 |
3.3.5 实验评估 | 第64-67页 |
3.4 本章小结 | 第67-68页 |
第四章 多机计算环境下基于任务不可划分的多维资源公平分配策略 | 第68-80页 |
4.1 研究动机 | 第68-69页 |
4.2 多机计算环境下全局占优资源公平分配模型 | 第69-70页 |
4.3 离散内点搜索算法 | 第70-74页 |
4.3.1 DISA算法 | 第71-72页 |
4.3.2 修复算子 | 第72-74页 |
4.4 实验评估 | 第74-78页 |
4.5 本章小结 | 第78-80页 |
第五章 面向Mapreduce能耗与时间跨度最小化资源调度策略 | 第80-96页 |
5.1 研究动机 | 第80-82页 |
5.2 能耗与时间跨度最小化模型 | 第82-83页 |
5.3 二阶段启发式算法 | 第83-86页 |
5.3.1 TPHA-Ⅰ算法 | 第84-85页 |
5.3.2 TPHA-Ⅱ算法 | 第85-86页 |
5.4 改进的NSGA-Ⅱ算法 | 第86-88页 |
5.5 实验评估 | 第88-94页 |
5.6 本章小结 | 第94-96页 |
第六章 面向Mapreduce收益最大化资源调度策略 | 第96-120页 |
6.1 基于单作业执行收益最大化的资源调度策略 | 第96-107页 |
6.1.1 研究动机 | 第96-97页 |
6.1.2 单作业单位时间收益最大化模型 | 第97-98页 |
6.1.3 二部图b匹配舍入算法 | 第98-101页 |
6.1.4 算法分析 | 第101-102页 |
6.1.5 实验评估 | 第102-107页 |
6.2 基于多作业执行收益最大化的资源调度策略 | 第107-118页 |
6.2.1 研究动机 | 第107页 |
6.2.2 多作业单位时间收益模型 | 第107-112页 |
6.2.3 离线调度算法 | 第112-114页 |
6.2.4 在线调度算法 | 第114-115页 |
6.2.5 实验评估 | 第115-118页 |
6.3 本章小结 | 第118-120页 |
第七章 总结 | 第120-124页 |
7.1 论文的主要工作 | 第120-122页 |
7.2 未来的研究工作 | 第122-124页 |
参考文献 | 第124-135页 |
攻读博士学位期间完成的科研成果 | 第135-137页 |
致谢 | 第137页 |