| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第10-11页 |
| 1.5 本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 云计算及其相关技术的介绍 | 第12-23页 |
| 2.1 云计算技术简介 | 第12-14页 |
| 2.1.1 云计算的特点 | 第12页 |
| 2.1.2 云计算的关键技术 | 第12-13页 |
| 2.1.3 云计算的分类 | 第13-14页 |
| 2.2 云计算平台的介绍 | 第14-19页 |
| 2.2.1 Hadoop 1.0 云计算平台 | 第15-17页 |
| 2.2.2 Hadoop 2.0 云计算平台 | 第17-18页 |
| 2.2.3Mesos云计算平台 | 第18-19页 |
| 2.3 Cloudsim云仿真工具 | 第19-22页 |
| 2.3.1 Cloudsim体系结构 | 第20-21页 |
| 2.3.2 Cloudsim仿真流程分析 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 Hadoop平台下调度算法的分析 | 第23-31页 |
| 3.1 计算能力调度算法(Capacity Scheduler) | 第23-24页 |
| 3.2 基于负载均衡的调度算法 | 第24-26页 |
| 3.3 基于资源感知的调度算法 | 第26-28页 |
| 3.4 主资源公平（DRF）调度算法 | 第28-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于工作负载感知的调度算法 | 第31-44页 |
| 4.1 算法的背景 | 第31-32页 |
| 4.2 算法的内容 | 第32-38页 |
| 4.2.1 算法的思想 | 第32页 |
| 4.2.2 工作负载类型的分类 | 第32-35页 |
| 4.2.3 算法的调度策略 | 第35-37页 |
| 4.2.4 基于工作负载感知的调度算法的设计 | 第37-38页 |
| 4.3 算法的验证 | 第38-43页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第38-40页 |
| 4.3.2 实验设计 | 第40页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于资源需求的动态多资源调度算法 | 第44-63页 |
| 5.1 算法的背景 | 第44-46页 |
| 5.2 算法的内容 | 第46-57页 |
| 5.2.1 资源需求的不可分割性 | 第46-49页 |
| 5.2.2 资源的动态分配公平性 | 第49页 |
| 5.2.3 基于资源需求的动态多资源调度算法模型 | 第49-54页 |
| 5.2.4 基于资源需求的动态多资源调度算法的设计 | 第54-57页 |
| 5.3 算法的验证 | 第57-62页 |
| 5.3.1 实验环境 | 第57页 |
| 5.3.2 实验设计 | 第57-58页 |
| 5.3.3 实验结果与分析 | 第58-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 全文总结 | 第63-64页 |
| 6.2 全文展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 | 第69-70页 |
| 图版 | 第70-71页 |