Hadoop云平台调度算法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文主要工作以及论文组织结构 | 第18-21页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第21-33页 |
| 2.1 MapReduce模型 | 第21-27页 |
| 2.1.1 MapReduce工作流程 | 第22-25页 |
| 2.1.2 MapReduce并行计算机制 | 第25-27页 |
| 2.2 Hadoop相关技术 | 第27-30页 |
| 2.2.1 Hadoop分布式文件系统研究 | 第27-28页 |
| 2.2.2 Hadoop调度模型 | 第28页 |
| 2.2.3 调度算法的类别 | 第28-30页 |
| 2.3 云计算 | 第30-32页 |
| 2.3.1 云计算的概念 | 第30-31页 |
| 2.3.2 云计算的关键技术 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于平衡的推测执行算法 | 第33-43页 |
| 3.1 LATE调度算法 | 第33-34页 |
| 3.2 LATE算法的关键步骤 | 第34-36页 |
| 3.3 基于LATE算法的相关研究 | 第36-37页 |
| 3.4 基于平衡的推测执行算法 | 第37-40页 |
| 3.4.1 对推测执行作业的筛选 | 第37-38页 |
| 3.4.2 快节点的选择 | 第38-39页 |
| 3.4.3 基于平衡的推测执行算法流程 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-43页 |
| 第四章 Hadoop云平台的最优决策方案和容错 | 第43-55页 |
| 4.1 Hadoop云平台的最优决策方案 | 第43-48页 |
| 4.1.1 最优调度序列的获取 | 第44-45页 |
| 4.1.2 最优Hadoop集群的选择算法 | 第45-48页 |
| 4.2 自适应的Hadoop容错算法 | 第48-53页 |
| 4.2.1 Hadoop的容错机制 | 第49页 |
| 4.2.2 节点可靠性的自适应更新 | 第49-51页 |
| 4.2.3 节点的检查点设置 | 第51-52页 |
| 4.2.4 节点故障恢复说明 | 第52-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第55-63页 |
| 5.1 实验平台的选择及其配置 | 第55-57页 |
| 5.1.1 算法一实验平台的搭建 | 第55-56页 |
| 5.1.2 算法二实验平台的搭建 | 第56-57页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第57-62页 |
| 5.2.1 算法一实验结果与分析 | 第57-59页 |
| 5.2.2 算法二实验结果与分析 | 第59-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 作者简介 | 第71-72页 |
