| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.3 研究现状 | 第14-19页 |
| 1.3.1 开源云计算的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 大数据Hadoop的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第20-21页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第21-36页 |
| 2.1 HADOOP简介 | 第21页 |
| 2.2 HADOOP关键技术 | 第21-27页 |
| 2.2.1 分布式文件系统(HDFS) | 第22-24页 |
| 2.2.2 MapReduce编程模型 | 第24-27页 |
| 2.3 YARN | 第27-31页 |
| 2.3.1 YARN的基本架构 | 第28-29页 |
| 2.3.2 YARN的工作流程 | 第29-31页 |
| 2.3.3 HADOOP与YARN | 第31页 |
| 2.4 开源云计算 | 第31-35页 |
| 2.4.1 Openstack | 第32-33页 |
| 2.4.2 Cloudstack | 第33-34页 |
| 2.4.3 Openstack与cloudstack的对比 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于HADOOP任务放置方法的研究 | 第36-53页 |
| 3.1 数据倾斜模型 | 第37-40页 |
| 3.1.1 抽样算法 | 第38-40页 |
| 3.2 任务放置模型 | 第40-41页 |
| 3.3 CORP算法 | 第41-44页 |
| 3.3.1 前序处理 | 第41-42页 |
| 3.3.2 损耗计算 | 第42-43页 |
| 3.3.3 任务放置 | 第43-44页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第44-52页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第44页 |
| 3.4.2 结果分析 | 第44-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于云环境下任务放置方法的研究 | 第53-59页 |
| 4.1 VM迁移模型 | 第53-55页 |
| 4.2 迁移算法 | 第55页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第55-58页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第55页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录A(攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录） | 第66-67页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间所参与的科研项目 | 第67页 |