| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第10页 |
| 1.5 本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 云环境下的作业调度问题研究 | 第11-17页 |
| 2.1 云环境下的作业调度概述 | 第11-14页 |
| 2.1.1 作业调度定义 | 第11-12页 |
| 2.1.2 作业调度流程 | 第12-13页 |
| 2.1.3 作业调度特点 | 第13-14页 |
| 2.2 云环境下的作业调度目标 | 第14-15页 |
| 2.3 典型云平台及其作业调度 | 第15-16页 |
| 2.4 存在的问题 | 第16页 |
| 2.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 云环境下的作业调度算法研究 | 第17-34页 |
| 3.1 云环境下作业调度算法的性能指标 | 第17页 |
| 3.2 云环境下现有的作业调度算法 | 第17-19页 |
| 3.3 云环境下基于博弈的作业调度算法 | 第19-20页 |
| 3.3.1 博弈论概述 | 第19页 |
| 3.3.2 现有基于博弈的调度算法 | 第19-20页 |
| 3.4 Hadoop平台下现有作业调度算法 | 第20-33页 |
| 3.4.1 Hadoop平台下的作业运行机制 | 第21-26页 |
| 3.4.2 Hadoop平台下的作业调度机制 | 第26-27页 |
| 3.4.3 先进先出调度算法FIFO | 第27-29页 |
| 3.4.4 公平调度算法FSA | 第29-31页 |
| 3.4.5 计算能力调度算法CSA | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 Hadoop平台下改进的调度算法 | 第34-55页 |
| 4.1 问题描述与分析 | 第34-37页 |
| 4.1.1 服务质量问题 | 第34页 |
| 4.1.2 数据本地性问题 | 第34-36页 |
| 4.1.3 资源利用率问题 | 第36-37页 |
| 4.2 Hadoop平台下的作业调度 | 第37-39页 |
| 4.2.1 基于QoS竞价模型的Hadoop作业选择方法 | 第37-39页 |
| 4.3 Hadoop平台下的任务调度 | 第39-54页 |
| 4.3.1 基于匈牙利算法的Hadoop任务调度算法 | 第40-46页 |
| 4.3.2 基于最小代价流的Hadoop任务调度算法 | 第46-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 仿真实验与结果分析 | 第55-63页 |
| 5.1 实验环境部署 | 第55-56页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第56-61页 |
| 5.2.1 数据本地性分析 | 第57-58页 |
| 5.2.2 作业响应时间分析 | 第58-60页 |
| 5.2.3 负载均衡分析 | 第60-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第63页 |
| 6.2 进一步研究展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70-71页 |
| 图版 | 第71-72页 |
