| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关技术和DTS云平台的概述 | 第14-22页 |
| 2.1 虚拟化技术介绍 | 第14-16页 |
| 2.1.1 虚拟化技术概述 | 第14页 |
| 2.1.2 虚拟化技术分类 | 第14-15页 |
| 2.1.3 虚拟机的工作方式 | 第15-16页 |
| 2.2 分布式系统基础架构Hadoop技术介绍 | 第16-18页 |
| 2.2.1 分布式文件系统HDFS概述 | 第16-17页 |
| 2.2.2 计算模型MapReduce概述 | 第17-18页 |
| 2.3 应用程序框架Struts和Spring | 第18-19页 |
| 2.3.1 Struts框架概述 | 第18页 |
| 2.3.2 Spring框架概述 | 第18-19页 |
| 2.4 DTS云平台的工作流程及存在的问题 | 第19-20页 |
| 2.4.1 当前的工作流程 | 第19-20页 |
| 2.4.2 存在的问题 | 第20页 |
| 2.5 DTS云平台作业调度的改进需求分析 | 第20-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 DTS云平台作业调度的设计 | 第22-32页 |
| 3.1 分布式系统负载均衡的目标 | 第22-23页 |
| 3.1.1 分布式集群的作业调度 | 第22页 |
| 3.1.2 负载均衡 | 第22-23页 |
| 3.2 经典的单机作业调度算法比较 | 第23-25页 |
| 3.2.1 流水线形式的调度算法 | 第24页 |
| 3.2.2 交互形式的调度算法 | 第24-25页 |
| 3.3 常见的分布式系统的作业调度算法比较 | 第25-26页 |
| 3.3.1 图论确定算法 | 第25-26页 |
| 3.3.2 分布式启发算法 | 第26页 |
| 3.4 DTS云平台作业调度的设计 | 第26-28页 |
| 3.4.1 重新定义测试的基本单位 | 第26-27页 |
| 3.4.2 作业调度器的设计 | 第27页 |
| 3.4.3 MapReduce计算模型的设计 | 第27-28页 |
| 3.5 DTS云平台作业调度算法的设计 | 第28-29页 |
| 3.5.1 针对代码缺陷检测服务特点的作业调度算法分析 | 第28页 |
| 3.5.2 作业选择算法设计 | 第28-29页 |
| 3.5.3 作业分发算法设计 | 第29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-32页 |
| 第四章 DTS云平台作业调度的实现 | 第32-46页 |
| 4.1 代码缺陷检测云平台代码模块详解 | 第32-34页 |
| 4.2 Web应用的配置文件 | 第34-38页 |
| 4.2.1 web. xml配置文件 | 第34-35页 |
| 4.2.2 Struts框架的struts. xml配置文件 | 第35-36页 |
| 4.2.3 Spring框架的applicationContext. xml配置文件 | 第36-38页 |
| 4.3 代码缺陷检测云平台的Hadoop配置 | 第38-39页 |
| 4.3.1 core-site. xml配置文件 | 第38页 |
| 4.3.2 mapred-site. xml配置文件 | 第38-39页 |
| 4.3.3 hdfs-site. xml配置文件 | 第39页 |
| 4.4 DTS云平台作业调度模块的实现 | 第39-41页 |
| 4.4.1 map函数的实现 | 第40页 |
| 4.4.2 reduce函数的实现 | 第40-41页 |
| 4.4.3 main函数 | 第41页 |
| 4.5 其他的一些改进方案 | 第41-43页 |
| 4.5.1 编程语言类型自动检测 | 第41页 |
| 4.5.2 基于虚拟化技术的备份策略 | 第41-42页 |
| 4.5.3 基于虚拟化技术的安全机制 | 第42-43页 |
| 4.6 改进后的DTS云平台 | 第43-44页 |
| 4.6.1 DTS云平台的系统架构 | 第43页 |
| 4.6.2 DTS云平台完整的测试过程 | 第43-44页 |
| 4.7 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 作业调度在DTS云平台上的应用及实验 | 第46-58页 |
| 5.1 基于虚拟化和Hadoop完成DTS云平台的部署 | 第46-50页 |
| 5.1.1 利用虚拟机构建服务器集群 | 第46-47页 |
| 5.1.2 HDFS和MapReduce的部署 | 第47-48页 |
| 5.1.3 代码缺陷检测云平台中数据表的设计 | 第48-50页 |
| 5.2 实验及功能验证 | 第50-51页 |
| 5.2.1 作业选择算法实验 | 第50页 |
| 5.2.2 模拟MapReduce运行DTS代码缺陷检测程序实验 | 第50页 |
| 5.2.3 编程语言类型自动检测功能的验证 | 第50-51页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第51-56页 |
| 5.3.1 作业选择算法实验结果及数据分析 | 第51页 |
| 5.3.2 模拟MapReduce运行DTS代码缺陷检测程序实验结果 | 第51-54页 |
| 5.3.3 编程语言类型自动检测功能的验证结果 | 第54-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 论文研究内容的总结 | 第58-59页 |
| 6.2 未来研究方向的展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
