| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究背景 | 第12-13页 |
| ·在高性能计算机上进行海量数据处理的难点和意义 | 第13-14页 |
| ·研究内容和主要创新点 | 第14-16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 相关研究 | 第17-25页 |
| ·MapReduce 架构研究 | 第17-21页 |
| ·Google 搜索的后台支撑 | 第17-18页 |
| ·分布式文件系统DFS 层 | 第18-19页 |
| ·任务管理MapReduce 层 | 第19-21页 |
| ·并行编程模式的分析比较 | 第21页 |
| ·相关研究热点 | 第21-22页 |
| ·资源管理与任务调度 | 第21页 |
| ·能耗管理与绿色计算 | 第21-22页 |
| ·MapReduce 架构与集群文件系统 | 第22-25页 |
| ·IBM 的集群文件系统GPFS | 第22-23页 |
| ·DFS 与专用存储系统 | 第23-25页 |
| 第三章 高性能计算机上MapReduce 架构性能评测 | 第25-35页 |
| ·集群I/O 性能评测 | 第25-26页 |
| ·小规模集群上的排序基准测试 | 第26-30页 |
| ·排序基准测试 | 第26-27页 |
| ·基于DFS 的性能评测 | 第27-28页 |
| ·基于集中存储系统的性能评测 | 第28-30页 |
| ·中等规模集群上的排序基准测试 | 第30-31页 |
| ·基于DFS 的性能评测 | 第30-31页 |
| ·基于集中存储系统的性能评测 | 第31页 |
| ·中等规模集群上的WordCount 用例测试 | 第31-33页 |
| ·WordCount 用例 | 第32页 |
| ·基于DFS 的性能评测 | 第32-33页 |
| ·基于集中存储系统的性能评测 | 第33页 |
| ·小结 | 第33-35页 |
| 第四章 MapReduce 架构的性能建模 | 第35-53页 |
| ·影响MapReduce 架构性能的主要因素 | 第35-37页 |
| ·RA-MapReduce 性能预测模型 | 第37-48页 |
| ·MapReduce 架构的I/O 数据流 | 第37-39页 |
| ·商业机器集群上的RA-MapReduce 性能预测模型 | 第39-44页 |
| ·高性能计算机上的RA-MapReduce 性能预测模型 | 第44-48页 |
| ·RA-MapReduce 性能瓶颈评估模型 | 第48-51页 |
| ·计算资源与存储系统I/O 资源瓶颈分析 | 第49-50页 |
| ·网络I/O 资源瓶颈分析 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 第五章 高性能计算机上MapReduce 架构的性能优化 | 第53-59页 |
| ·中间结果网络数据传输优化 | 第53-56页 |
| ·MapReduce 架构上中间结果的传输 | 第53-54页 |
| ·针对集中存储系统的优化设计 | 第54-55页 |
| ·优化设计的性能建模 | 第55-56页 |
| ·中间结果本地存储优化 | 第56-58页 |
| ·本地存储中间结果的优化设计 | 第56-57页 |
| ·优化设计的性能建模 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第六章 模型验证与结论 | 第59-69页 |
| ·小规模集群上的模型验证 | 第59-61页 |
| ·中等规模集群上的模型验证 | 第61-63页 |
| ·性能瓶颈评估模型验证 | 第63-64页 |
| ·高性能计算机上的MapReduce 架构性能优化验证 | 第64-69页 |
| 第七章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·本文总结 | 第69-70页 |
| ·下一步工作 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第75页 |
