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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--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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面向海量数据的MapReduce本地优先作业调度策略研究与实现
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS2198873,这篇论文共64
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