| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究内容和主要工作 | 第13-14页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关研究 | 第15-21页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 相关工作 | 第15-20页 |
| 2.2.1 落后任务产生原因 | 第15-16页 |
| 2.2.2 推测执行策略研究 | 第16-18页 |
| 2.2.3 数据倾斜导致的落后任务的缓解策略研究 | 第18-19页 |
| 2.2.4 Hadoop集群性能优化研究 | 第19页 |
| 2.2.5 云环境中动态资源分配研究 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于聚类优化的落后任务识别模型 | 第21-31页 |
| 3.1 引言 | 第21-22页 |
| 3.2 落后任务识别模型 | 第22-24页 |
| 3.3 算法设计与实现 | 第24-26页 |
| 3.4 实验评估 | 第26-29页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第26-27页 |
| 3.4.2 落后任务识别效果 | 第27-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 基于Dijkstra算法的最优备份节点搜索模型 | 第31-46页 |
| 4.1 引言 | 第31-32页 |
| 4.2 备份节点搜索模型 | 第32-35页 |
| 4.2.1 资源速度模型 | 第32-33页 |
| 4.2.2 节点搜索模型 | 第33-35页 |
| 4.3 算法设计与实现 | 第35-39页 |
| 4.3.1 基于线性回归的资源速度算法 | 第35-36页 |
| 4.3.2 基于Dijkstra算法最优备份节点搜索算法 | 第36-39页 |
| 4.4 实验评估 | 第39-45页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第39-40页 |
| 4.4.2 备份成功率 | 第40-41页 |
| 4.4.3 作业执行时间 | 第41-42页 |
| 4.4.4 集群资源利用率 | 第42-44页 |
| 4.4.5 参数α值选择 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 总结 | 第46-47页 |
| 5.2 展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间所获的奖励情况 | 第56-57页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第57页 |