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Hama图并行计算框架中任务槽模型及其对作业调度性能的影响

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Hama图并行计算框架中任务槽模型及其对作业调度性能的影响
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-14页
  1.1 研究工作的背景及意义第11页
  1.2 国内外研究现状第11-12页
  1.3 研究内容第12页
  1.4 内容安排第12-14页
第二章 Hadoop/Hama并行计算框架概述第14-31页
  2.1 Hadoop平台及其生态系统第14-21页
    2.1.1 分布式文件系统HDFS第16-18页
    2.1.2 计算框架Map-Reduce第18-20页
    2.1.3 Hadoop YARN第20-21页
  2.2 Hama图并行计算框架第21-30页
    2.2.1 BSP计算模型第21-23页
    2.2.2 Hama功能结构第23-25页
    2.2.3 Hama作业类型第25-26页
    2.2.4 Hama作业生命周期第26-30页
  2.3 本章小结第30-31页
第三章 Hama作业调度算法第31-37页
  3.1 Hadoop YARN作业调度器第31-33页
    3.1.1 先来先服务调度器第31-32页
    3.1.2 公平调度器第32-33页
    3.1.3 能力调度器第33页
  3.2 Hama作业调度器第33-35页
  3.3 调度算法总结第35-36页
  3.4 本章小结第36-37页
第四章 基于Hama的任务槽模型及作业调度算法第37-50页
  4.1 设计分析第37-38页
  4.2 任务槽模型第38-41页
    4.2.1 集群资源第39页
    4.2.2 资源池第39-40页
    4.2.3 用户队列第40页
    4.2.4 任务槽模型实例第40-41页
  4.3 作业调度第41-44页
    4.3.1 资源池选择第41-42页
    4.3.2 用户队列选择第42页
    4.3.3 作业选择第42页
    4.3.4 作业调度器配置第42-44页
  4.4 优先级作业调度算法第44-49页
    4.4.1 优先级的类型第44-45页
    4.4.2 优先级调度算法第45-46页
    4.4.3 算法流程第46-49页
  4.5 本章小结第49-50页
第五章 任务槽模型及作业调度算法实现第50-62页
  5.1 环境配置第50页
  5.2 具体实现第50-61页
    5.2.1 多层级资源管理第51-55页
    5.2.2 多层级调度框架第55-57页
    5.2.3 多层级调度策略第57-58页
    5.2.4 优先级作业调度算法第58-61页
  5.3 本章小结第61-62页
第六章 实验验证第62-80页
  6.1 实验平台及配置第62-63页
  6.2 功能测试第63-75页
    6.2.1 系统流程测试第63-65页
    6.2.2 多用户共享功能测试第65-69页
    6.2.3 条件约束测试第69-73页
    6.2.4 动态配置测试第73-75页
  6.3 性能测试及对比第75-79页
    6.3.1 单作业性能对比第77-78页
    6.3.2 多用户共享性能对比第78-79页
  6.4 实验结论第79页
  6.5 本章小结第79-80页
第七章 结论第80-82页
  7.1 全文总结第80页
  7.2 后续工作展望第80-82页
致谢第82-83页
参考文献第83-85页

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