| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关技术与基础知识 | 第16-24页 |
| 2.1 MapReduce编程模型 | 第16-17页 |
| 2.2 Hadoop——MapReduce开源实现 | 第17-21页 |
| 2.2.1 HDFS分布式文件系统 | 第17-18页 |
| 2.2.2 YARN资源管理系统 | 第18-20页 |
| 2.2.3 MapReduce并行计算框架 | 第20-21页 |
| 2.3 Hadoop容错技术概述 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 TRCID的任务运行 | 第24-39页 |
| 3.1 设计动机 | 第24-25页 |
| 3.2 TRCID任务运行流程 | 第25-29页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第25-26页 |
| 3.2.2 运算中间值保存 | 第26-28页 |
| 3.2.3 运算后的数据传输 | 第28-29页 |
| 3.2.4 改动点总结 | 第29页 |
| 3.3 本地检查点的产生与消费 | 第29-33页 |
| 3.3.1 检查点数据收集 | 第30-31页 |
| 3.3.2 检查点一致性保障 | 第31-32页 |
| 3.3.3 使用检查点完成任务恢复 | 第32-33页 |
| 3.4 外部检查点的产生与消费 | 第33-37页 |
| 3.4.1 检查点创建时机选择 | 第33-34页 |
| 3.4.2 中间数据处理 | 第34-36页 |
| 3.4.3 元数据收集 | 第36-37页 |
| 3.4.4 使用检查点完成任务恢复 | 第37页 |
| 3.5 TRCID下的推测执行 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 TRCID的失效检测 | 第39-46页 |
| 4.1 设计动机 | 第39-40页 |
| 4.2 TRCID失效检测流程 | 第40-42页 |
| 4.3 监控指标 | 第42-43页 |
| 4.4 任务选择 | 第43-45页 |
| 4.4.1 任务数量计算 | 第44-45页 |
| 4.4.2 任务优先级排序 | 第45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实验验证及分析 | 第46-54页 |
| 5.1 实验环境 | 第46-47页 |
| 5.2 负载分析 | 第47-49页 |
| 5.2.1 执行时间 | 第47-48页 |
| 5.2.2 硬件指标 | 第48-49页 |
| 5.3 实验场景 | 第49-50页 |
| 5.4 容错性能评估 | 第50-53页 |
| 5.4.1 场景1：Map节点发生任务失效或节点失效,Reduce节点不发生失效 | 第50-51页 |
| 5.4.2 场景2：Map节点发生任务失效或不发生失效,Reduce节点发生节点失效 | 第51-52页 |
| 5.4.3 场景3：Map节点和相关Reduce节点相继出现节点失效 | 第52-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 参加项目 | 第61页 |
