Hadoop平台下作业调度方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 科研背景与研究意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第11-12页 |
| 2 Hadoop平台概述 | 第12-25页 |
| 2.1 Hadoop平台介绍 | 第12-13页 |
| 2.2 Hadoop分布式文件系统 | 第13-14页 |
| 2.3 Hadoop的MapReduce计算框架 | 第14-18页 |
| 2.3.1 MapReduce的系统架构 | 第14-17页 |
| 2.3.2 MapReduce的工作机制 | 第17-18页 |
| 2.4 FIFO调度算法 | 第18-21页 |
| 2.4.1 算法概述 | 第18-19页 |
| 2.4.2 任务选择策略 | 第19-21页 |
| 2.5 公平调度算法 | 第21-25页 |
| 2.5.1 算法概述 | 第21-22页 |
| 2.5.2 算法实现 | 第22-25页 |
| 3 FIFO、公平调度算法分析 | 第25-39页 |
| 3.1 作业调度算法的评价 | 第25-29页 |
| 3.2 Hadoop实验环境 | 第29-32页 |
| 3.3 实验分析 | 第32-39页 |
| 4 基于集群状态的实时作业调度算法 | 第39-56页 |
| 4.1 作业资源分配方法 | 第41-44页 |
| 4.2 TaskTracker资源动态调整 | 第44-47页 |
| 4.3 作业调度 | 第47页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第47-56页 |
| 4.4.1 作业完成结果分析 | 第48-49页 |
| 4.4.2 节点负载分析 | 第49-52页 |
| 4.4.3 算法分析 | 第52-53页 |
| 4.4.4 算法稳定性分析 | 第53-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-57页 |
| 5.1 全文总结 | 第56页 |
| 5.2 研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文情况 | 第62页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果情况 | 第62页 |
