| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·云计算 | 第12-16页 |
| ·云计算的特点 | 第13-14页 |
| ·云计算体系结构 | 第14-16页 |
| ·云计算平台的相关研究 | 第16-19页 |
| ·论文的主要工作 | 第19-20页 |
| ·论文的组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 云计算任务调度相关研究 | 第22-37页 |
| ·云计算任务调度概述 | 第22-23页 |
| ·云计算任务调度特点与目标 | 第23-24页 |
| ·云计算任务调度模型 | 第24-29页 |
| ·基于MPI(Message Passing Interface)的编程接口 | 第24-25页 |
| ·Hadoop架构 | 第25-27页 |
| ·Dryad架构 | 第27-29页 |
| ·Merge架构 | 第29页 |
| ·Hadoop任务调度过程 | 第29-32页 |
| ·常见的任务调度算法 | 第32-34页 |
| ·传统型任务调度算法 | 第32-33页 |
| ·智能化任务调度算法 | 第33-34页 |
| ·Hadoop中任务调度算法研究 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 改进的MapReduce模型 | 第37-52页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·任务的分解 | 第38-39页 |
| ·MapReduce模型及分析 | 第39-42页 |
| ·改进的MapReduce模型及算法设计 | 第42-46页 |
| ·改进的MapReduce模型 | 第42-44页 |
| ·算法设计 | 第44-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-50页 |
| ·实验部署 | 第47页 |
| ·实验结果 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于ACO算法的任务调度研究 | 第52-68页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第53-54页 |
| ·ACO算法与Hadoop的结合 | 第54-58页 |
| ·算法改进 | 第58-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-67页 |
| ·模拟器的选择 | 第60-61页 |
| ·CloudSim模拟器的体系结构 | 第61-62页 |
| ·CloudSim环境模拟的主要步骤 | 第62-63页 |
| ·仿真实验 | 第63-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 基于Hadoop的复杂任务匹配算法---改进的Skyline查询 | 第68-79页 |
| ·引言 | 第68-71页 |
| ·Skyline查询的相关研究 | 第68-69页 |
| ·Skyline与Hadoop的结合 | 第69-71页 |
| ·问题定义及研究思路 | 第71-72页 |
| ·算法描述 | 第72-73页 |
| ·数据有效率的计算 | 第72-73页 |
| ·数据发送阈值的选择 | 第73页 |
| ·IAS(Improved Approximate Skyline)算法主要步骤 | 第73页 |
| ·实验结果及分析 | 第73-78页 |
| ·实验设置 | 第74-75页 |
| ·实验结果 | 第75-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 基于Hadoop的弹性任务调度研究 | 第79-91页 |
| ·引言 | 第79页 |
| ·相关工作 | 第79-80页 |
| ·问题描述 | 第80-83页 |
| ·弹性任务调度模型的解释 | 第80-82页 |
| ·任务调度的主动性和弹性 | 第82页 |
| ·节点聚簇中节点的选取策略 | 第82-83页 |
| ·带反馈的弹性调度模型 | 第83-84页 |
| ·任务管理器 | 第83-84页 |
| ·监视器与采样周期 | 第84页 |
| ·弹性调度模型中的队列 | 第84页 |
| ·调度模型内部节点算法表示 | 第84-85页 |
| ·实验结果及分析 | 第85-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第七章 结论和未来的展望 | 第91-94页 |
| ·工作总结 | 第91-92页 |
| ·未来的展望 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-105页 |
| 附录 | 第105页 |
