分布式流计算平台上任务调度的关键技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 流计算平台的研究进展 | 第17-20页 |
| 1.3 任务调度的研究进展 | 第20-22页 |
| 1.4 本论文主要工作 | 第22-23页 |
| 1.4.1 流计算平台方面 | 第22-23页 |
| 1.4.2 任务调度方面 | 第23页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第23-26页 |
| 第二章 实时流计算平台框架的设计 | 第26-36页 |
| 2.1 流计算平台基本架构 | 第26-32页 |
| 2.1.1 Zookeeper | 第26-27页 |
| 2.1.2 Supervisor | 第27-28页 |
| 2.1.3 Worker | 第28-29页 |
| 2.1.4 Master | 第29-30页 |
| 2.1.5 Client | 第30-32页 |
| 2.1.6 平台模块间关系及布局 | 第32页 |
| 2.2 视图监控系统 | 第32-35页 |
| 2.2.1 集群监控页面 | 第33页 |
| 2.2.2 作业监控界面 | 第33-34页 |
| 2.2.3 流量与延迟监控界面 | 第34页 |
| 2.2.4 全局监控界面 | 第34-35页 |
| 2.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 经典任务调度算法HEFT | 第36-44页 |
| 3.1 HEFT算法简介 | 第36-37页 |
| 3.2 HEFT算法的参数分析及流程 | 第37-39页 |
| 3.3 HEFT算法的实例验证 | 第39-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于蒙特卡洛的任务调度算法研究 | 第44-58页 |
| 4.1 蒙特卡洛方法介绍 | 第44-45页 |
| 4.2 基于蒙特卡洛的调度算法(MCS) | 第45-49页 |
| 4.2.1 MCS算法总述 | 第45-47页 |
| 4.2.2 MCS算法的参数分析 | 第47-48页 |
| 4.2.3 MCS算法的复杂度分析 | 第48-49页 |
| 4.3 实现MCS算法的关键技术 | 第49-55页 |
| 4.3.1 任务执行时间建模 | 第49-51页 |
| 4.3.2 MCS算法中完工时间阈值的确定 | 第51-52页 |
| 4.3.3 MCS算法中各阶段迭代次数的确定 | 第52-53页 |
| 4.3.4 QoE值的提出 | 第53-54页 |
| 4.3.5 MCS算法的通用性分析 | 第54-55页 |
| 4.4 MCS算法在任务调度问题中的应用实例 | 第55-57页 |
| 4.4.1 实例介绍 | 第55-56页 |
| 4.4.2 MCS算法的应用实例结果 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第58-70页 |
| 5.1 实验的总体方案 | 第58-59页 |
| 5.2 MCS算法的实验数据 | 第59-63页 |
| 5.2.1 数据的标准化处理 | 第59-61页 |
| 5.2.2 MCS与Static的实验数据比较 | 第61-62页 |
| 5.2.3 MCS算法的执行时间 | 第62-63页 |
| 5.3 MCS算法的实验要素及结果分析 | 第63-65页 |
| 5.3.1 DAG的类型 | 第63页 |
| 5.3.2 处理机的数量及DAG中任务数量 | 第63-64页 |
| 5.3.3 执行时间建模的方式 | 第64-65页 |
| 5.4 两种探究性实验及分析 | 第65-67页 |
| 5.4.1 方差不对称的随机数 | 第65-66页 |
| 5.4.2 标准差与平均值不成正比的随机数 | 第66-67页 |
| 5.5 实验结论 | 第67-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-70页 |
| 第六章 结论与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 论文工作结论 | 第70页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 作者简介 | 第78页 |
