| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 Map/Reduce任务调度的研究现状与展望 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状与应用 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状与应用 | 第13-14页 |
| 1.3 课题的来源及研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第14-15页 |
| 1.3.2 课题的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的研究方法及组织结构 | 第16-19页 |
| 1.4.1 论文的研究方法 | 第16页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第16-19页 |
| 第2章 相关技术概述 | 第19-27页 |
| 2.1 云计算概述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 云计算服务模式 | 第19-20页 |
| 2.1.2 云计算的特点 | 第20-21页 |
| 2.1.3 云计算的关键技术 | 第21页 |
| 2.2 Map/Reduce模型及研究现状 | 第21-23页 |
| 2.2.1 Map/Reduce模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 Map/Reduce缺陷及研究现状 | 第22-23页 |
| 2.3 任务调度算法研究 | 第23-26页 |
| 2.3.1 传统任务调度算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 Hadoop平台下任务调度算法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 智能任务调度算法 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 Map/Reduce下复杂任务的预处理 | 第27-38页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 Map/Reduce框架分析及优缺点 | 第28-29页 |
| 3.3 改进Map/Reduce模型及算法设计 | 第29-35页 |
| 3.3.1 改进Map/Reduce模型 | 第30-31页 |
| 3.3.2 算法理论 | 第31-33页 |
| 3.3.3 算法具体步骤 | 第33-35页 |
| 3.4 算法验证 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于差值矩阵的任务调度算法 | 第38-46页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 任务调度算法的理论和步骤 | 第38-41页 |
| 4.2.1 节点计算能力与任务运行时间的评估 | 第38-40页 |
| 4.2.2 差值矩阵任务调度算法理论 | 第40-41页 |
| 4.3 相关定义 | 第41-43页 |
| 4.4 差值矩阵任务调度具体步骤 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 仿真及实验结果分析 | 第46-53页 |
| 5.1 抽样法得到节点处理时间的准确性实验 | 第46-47页 |
| 5.2 差值矩阵算法验证试验 | 第47-52页 |
| 5.2.1 CloudSim模拟器体系 | 第47-48页 |
| 5.2.2 仿真实验 | 第48-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |