| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 任务推测执行算法的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 MapReduce任务调度算法的国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容与主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 相关研究 | 第18-31页 |
| 2.1 HADOOP基本架构 | 第18-22页 |
| 2.1.1 HDFS架构 | 第18-19页 |
| 2.1.2 MapReduce架构 | 第19-22页 |
| 2.2 HADOOP集群状态监控与资源管理 | 第22-24页 |
| 2.2.1 状态监控 | 第22-23页 |
| 2.2.2 资源管理 | 第23-24页 |
| 2.3 任务推测执行算法 | 第24-27页 |
| 2.3.1 Hadoop-1.0.0版本的推测执行算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 Hadoop LATE调度算法 | 第25-27页 |
| 2.4 任务调度器 | 第27-30页 |
| 2.4.1 FIFO调度器 | 第27页 |
| 2.4.2 公平调度器 | 第27-30页 |
| 2.5 小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于预释放资源列表的任务推测执行算法 | 第31-47页 |
| 3.1 研究动机 | 第31页 |
| 3.2 基于预释放资源列表的推测执行算法 | 第31-38页 |
| 3.2.1 构建慢任务列表 | 第32-33页 |
| 3.2.2 构建预释放资源列表 | 第33页 |
| 3.2.3 基于预释放资源列表的备份任务选择算法 | 第33-34页 |
| 3.2.4 基于预释放资源列表的任务推测执行算法 | 第34-38页 |
| 3.3 实验分析 | 第38-46页 |
| 3.3.1 实验平台和配置 | 第38-41页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第41-46页 |
| 3.4 小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于预释放资源列表的任务调度算法 | 第47-59页 |
| 4.1 研究动机 | 第47页 |
| 4.2 基于预释放资源列表的任务调度算法 | 第47-53页 |
| 4.2.1 基于预释放资源列表调度的资源三级调度模型 | 第48-49页 |
| 4.2.2 预释放资源列表的构建 | 第49-50页 |
| 4.2.3 基于预释放资源列表的公平调度算法 | 第50-53页 |
| 4.3 实验分析 | 第53-57页 |
| 4.3.1 实验平台和配置 | 第53-54页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第54-57页 |
| 4.4 小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 附录A (攻读学位期间发表的学术论文与获得的成果) | 第67-68页 |
| 附录B (攻读学位期间所参与的项目目录) | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
