云环境下MapReduce容错技术的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 插图索引 | 第12-13页 |
| 表格索引 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-17页 |
| ·研究背景 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16页 |
| ·本文贡献 | 第16-17页 |
| 第二章 国内外研究现状 | 第17-27页 |
| ·MapReduce 概述 | 第17-19页 |
| ·MapReduce 的研究热点 | 第19-22页 |
| ·关于MapReduce 容错技术的研究 | 第22-26页 |
| ·MapReduce 自身的容错机制介绍 | 第22-24页 |
| ·改善慢任务的评判算法 | 第24页 |
| ·改善key-value 数据的安全性 | 第24-25页 |
| ·避免单点故障 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 解决方案 | 第27-38页 |
| ·自适应的超期时间 | 第28-33页 |
| ·设计动机 | 第28-29页 |
| ·作业估算模型 | 第29-30页 |
| ·超期时间设置 | 第30-31页 |
| ·两阶段心跳 | 第31-33页 |
| ·基于信誉的探测模型 | 第33-37页 |
| ·设计动机 | 第33页 |
| ·信誉值 | 第33页 |
| ·时间和空间因素 | 第33-36页 |
| ·信誉恢复 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 系统实现 | 第38-50页 |
| ·估算算法的实现 | 第38-43页 |
| ·Hadoop 作业的执行过程 | 第38-40页 |
| ·预调度 | 第40-42页 |
| ·超期时间设置 | 第42-43页 |
| ·基于信誉值的探测 | 第43-47页 |
| ·执行序列 | 第43-45页 |
| ·数据结构和算法 | 第45-47页 |
| ·前台页面集成 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 实验分析结果 | 第50-58页 |
| ·实验环境 | 第50-51页 |
| ·负载模拟和基准测试 | 第51-53页 |
| ·数据分析 | 第53-57页 |
| ·两阶段心跳 | 第53-54页 |
| ·两种机制分析 | 第54-56页 |
| ·对比分析 | 第56-57页 |
| ·本章小节 | 第57-58页 |
| 第六章 总结和展望 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58-59页 |
| ·研究展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第66页 |
