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面向海量数据的MapReduce本地优先作业调度策略研究与实现 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-10页 | ABSTRACT | 第10-11页 | 第一章 绪论 | 第11-22页 | ·研究背景 | 第11-20页 | ·云计算简介 | 第11-15页 | ·云计算集群及存储 | 第15-17页 | ·并行计算与 MapReduce | 第17-18页 | ·云计算实例 | 第18-20页 | ·研究目的 | 第20页 | ·论文的主要工作 | 第20-21页 | ·论文的结构 | 第21-22页 | 第二章 MapReduce 介绍 | 第22-30页 | ·类 MapReduce 系统产生背景 | 第22页 | ·MapReduce 模型 | 第22-25页 | ·基本思想 | 第22-23页 | ·基本结构 | 第23页 | ·基本工作步骤 | 第23-24页 | ·具体例子 | 第24-25页 | ·Hadoop 系统简介 | 第25-29页 | ·Hadoop 中的 MapReduce | 第26-27页 | ·Hadoop 中的 HDFS | 第27-29页 | ·计算本地化 | 第29页 | ·小结 | 第29-30页 | 第三章 MapReduce 的作业调度策略研究 | 第30-38页 | ·作业调度策略介绍 | 第30-31页 | ·Hadoop 中 MapReduce 作业调度 | 第31-32页 | ·Hadoop 的结构 | 第31页 | ·Hadoop 的作业调度与任务调度 | 第31-32页 | ·Hadoop 中调度策略研究 | 第32-35页 | ·FIFO | 第32-33页 | ·HOD | 第33页 | ·Capacity Scheduler | 第33-34页 | ·Fair scheduler | 第34-35页 | ·数据本地性问题 | 第35-37页 | ·延迟调度 | 第36-37页 | ·小结 | 第37-38页 | 第四章 基于本地优先作业调度策略 | 第38-48页 | ·基于本地优先作业调度策略 | 第38-42页 | ·任务级别调度 | 第38-39页 | ·作业级别调度 | 第39-40页 | ·启发式搜索策略 | 第40-41页 | ·调度方法的比较 | 第41-42页 | ·基于负载均衡的调度方法的设计 | 第42-46页 | ·数据定义 | 第42页 | ·方法流程描述 | 第42-44页 | ·调度流程 | 第44-46页 | ·任务执行状态图 | 第46页 | ·调度方法的分析 | 第46-47页 | ·小结 | 第47-48页 | 第五章 系统的设计与实现 | 第48-57页 | ·提出背景 | 第48页 | ·设计原则和要求 | 第48-49页 | ·调度方法在 StarMR 中的实现 | 第49-53页 | ·集群系统 | 第49-50页 | ·StarMR 系统并行计算模型 | 第50-51页 | ·基于本地优先的调度方法在 StarMR 系统中的使用 | 第51-52页 | ·StarMR 系统运行 | 第52-53页 | ·实验验证分析 | 第53-56页 | ·测试目的 | 第53页 | ·测试工具和环境 | 第53-54页 | ·实验仿真场景 | 第54页 | ·测试的步骤 | 第54页 | ·测试结果分析 | 第54-56页 | ·小结 | 第56-57页 | 第六章 结束语 | 第57-59页 | ·研究工作总结 | 第57页 | ·未来工作展望 | 第57-59页 | 致谢 | 第59-60页 | 参考文献 | 第60-63页 | 作者在学期间取得的学术成果 | 第63-64页 | 作者在学期间参加的科研工作 | 第64页 |
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