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Hadoop平台的MapReduce模型性能优化研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第14-19页
    1.1 课题研究背景第14-16页
    1.2 国内外研究现状第16-17页
    1.3 课题研究内容与意义第17-18页
    1.4 文章组织结构第18-19页
第二章 Hadoop关键技术研究第19-43页
    2.1 Hadoop技术背景第19-20页
    2.2 Hadoop主要特点第20页
    2.3 分布式文件系统HDFS第20-27页
        2.3.1 HDFS主要特性第21-22页
        2.3.2 HDFS体系架构第22-23页
        2.3.3 HDFS数据分布第23-24页
        2.3.4 HDFS数据组织第24-25页
        2.3.5 HDFS容错机制第25-27页
    2.4 MapReduce计算模型第27-36页
        2.4.1 MapReduce体系架构第27-29页
        2.4.2 MapReduce原理第29-33页
        2.4.3 MapReduce作业流程第33-36页
    2.5 作业调度研究第36-42页
        2.5.1 FIFO调度算法第36-38页
        2.5.2 Fair调度算法第38-40页
        2.5.3 Capacity调度算法第40-42页
    2.6 本章小结第42-43页
第三章 MapReduce应用性能调优研究第43-51页
    3.1 调优策略研究第43页
    3.2 程序调优第43-45页
        3.2.1 使用Combiner第43-44页
        3.2.2 合理选择Writable类型第44-45页
    3.3 参数调优第45-50页
        3.3.1 Task参数第45-48页
        3.3.2 Job参数第48-50页
        3.3.3 其他参数第50页
    3.4 本章小结第50-51页
第四章 MapReduce资源管理优化及实现第51-69页
    4.1 资源管理性能分析第51-52页
    4.2 资源管理改进方案第52-53页
    4.3 改进方案目标第53页
    4.4 改进方案实现第53-59页
        4.4.1 资源调度模型第54-55页
        4.4.2 改进方案执行流程第55-57页
        4.4.3 改进方案具体实现第57-59页
    4.5 实验平台搭建第59-62页
        4.5.1 网络拓扑结构第60页
        4.5.2 集群软件部署第60-61页
        4.5.3 集群节点配置第61-62页
    4.6 仿真实验及结果分析第62-68页
        4.6.1 实验设计第62-63页
        4.6.2 仿真结果及分析第63-68页
        4.6.3 结论第68页
    4.7 本章小结第68-69页
第五章 MapReduce计算模型改进及实现第69-88页
    5.1 Task实现与分析第69-74页
        5.1.1 Map Task分析第69-71页
        5.1.2 Reduce Task分析第71-73页
        5.1.3 Shuffle排序讨论与分析第73-74页
    5.2 Shuffle排序实现改进方案第74-77页
        5.2.1 Shuffle执行流程优化第74-76页
        5.2.2 Shuffle排序算法优化第76-77页
    5.3 改进方案目标第77页
    5.4 Shuffle排序改进方案实现第77-82页
        5.4.1 改进Shuffle执行流程第78-80页
        5.4.2 改进Shuffle具体实现第80-82页
    5.5 仿真实验及结果分析第82-87页
        5.5.1 实验设计第82-83页
        5.5.2 仿真结果及分析第83-87页
        5.5.3 结论第87页
    5.6 本章小结第87-88页
第六章 全文总结与展望第88-89页
    6.1 全文总结第88页
    6.2 后续工作展望第88-89页
致谢第89-90页
参考文献第90-93页
攻读硕士学位期间取得的成果第93-94页

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