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Hadoop平台下作业调度算法的研究与改进

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Hadoop平台下作业调度算法的研究与改进
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第9-16页
  · 研究背景及意义第9-10页
  · 国内外研究现状第10-14页
    · 国内研究现状第11-13页
    · 国外研究现状第13-14页
    · 存在问题第14页
  · 论文的主要工作第14-15页
  · 论文的组织结构第15页
  · 本章小结第15-16页
第二章 Hadoop及其调度算法概述第16-25页
  · Hadoop相关技术第16-21页
    · MapReduce的工作原理第16-17页
    · MapReduce作业执行流程第17-20页
    · HDFS的系统架构第20-21页
  · Hadoop现有的作业调度算法第21-24页
    · FIFO调度算法第21-22页
    · LATE调度算法第22-23页
    · Delay调度算法第23-24页
  · 本章小结第24-25页
第三章 基于Capacity Scheduler的抢占式作业调度算法第25-46页
  · 改进的必要性第25-28页
    · Capacity Scheduler的调度原理第25-27页
    · Capacity Scheduler的不足第27-28页
  · 改进策略第28-35页
    · 数学模型第28-30页
    · 算法流程图第30-32页
    · 算法伪代码第32-35页
  · 算法实现第35-38页
    · 开发环境搭建第35页
    · PCSP调度器的编码实现第35-37页
    · PCSP调度器的配置第37-38页
  · PCSP实验分析第38-45页
    · 搭建Hadoop集群第38-41页
    · 实验结果与分析第41-45页
  · 本章小结第45-46页
第四章 基于Fair Scheduler的负载均衡调度算法第46-64页
  · 改进的必要性第46-48页
    · Fair Scheduler的调度原理第46-48页
    · Fair Scheduler的不足第48页
  · 改进策略第48-57页
    · 数学模型第48-52页
    · 算法流程图第52-53页
    · 算法伪代码第53-57页
  · 算法实现第57-60页
    · LBFS调度器的编码实现第57-60页
    · LBFS调度器的配置第60页
  · LBFS实验分析第60-63页
  · 本章小结第63-64页
第五章 总结与展望第64-66页
  · 本文总结第64-65页
  · 未来展望第65-66页
参考文献第66-71页
作者简介第71-72页
致谢第72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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