Hadoop异构集群中资源调度算法的研究与实现



Hadoop异构集群中资源调度算法的研究与实现

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Hadoop异构集群中资源调度算法的研究与实现

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 研究背景	第9-10页
1.2 研究意义	第10-11页
1.3 国内外研究现状	第11-12页
1.4 论文的主要工作	第12-13页
1.5 论文组织结构	第13-15页
第2章 Hadoop平台及其相关技术	第15-27页
2.1 云平台Hadoop概述	第15-17页
2.1.1 Hadoop体系结构	第15-16页
2.1.2 Hadoop生态系统	第16-17页
2.2 MapReduce计算框架	第17-18页
2.2.1 MapReduce计算流程	第17-18页
2.2.2 MRv1计算框架的局限性	第18页
2.3 资源管理YARN	第18-22页
2.3.1 YARN组织架构	第18-20页
2.3.2 调度器的基本架构	第20-22页
2.4 资源调度算法研究	第22-25页
2.4.1 FIFO先进先出调度算法	第22页
2.4.2 Capacity Sheduler容量调度算法	第22-23页
2.4.3 Fair Scheduler公平调度算法	第23-24页
2.4.4 调度算法评价的标准	第24-25页
2.5 本章小结	第25-27页
第3章动态标签匹配调度算法的设计	第27-37页
3.1 调度算法的基本思想	第27-28页
3.2 辅助功能模块设计	第28-33页
3.2.1 节点初始分类设计	第28-29页
3.2.2 作业属性设计	第29页
3.2.3 作业分类设计	第29-31页
3.2.4 多级优先级队列设计	第31-32页
3.2.5 节点标签自检测设计	第32-33页
3.2.6 数据本地性设计	第33页
3.3 动态标签匹配调度算法设计	第33-36页
3.3.1 YARN资源调度器的调度过程	第33-34页
3.3.2 动态标签匹配调度过程分析	第34-36页
3.4 本章小结	第36-37页
第4章动态标签匹配调度算法的实现	第37-47页
4.1 作业执行整体架构流程	第37-38页
4.2 辅助功能模块实现	第38-44页
4.2.1 Map进程运行信息提取模块实现	第38-39页
4.2.2 参数值获取模块实现	第39-40页
4.2.3 节点自检测模块实现	第40-41页
4.2.4 RPC模块增加接口实现	第41-42页
4.2.5 作业分类模块实现	第42-43页
4.2.6 数据本地性模块实现	第43-44页
4.3 动态标签匹配调度算法实现	第44-45页
4.3.1 算法的相关类方法	第44-45页
4.3.2 算法相关类的实现	第45页
4.4 本章小结	第45-47页
第5章实验及结果分析	第47-57页
5.1 实验平台及配置	第47-50页
5.1.1 实验环境	第47-49页
5.1.2 源码编译	第49页
5.1.3 节点初始标签分类	第49-50页
5.2 实验及结果分析	第50-55页
5.2.1 实验方案设计	第50页
5.2.2 实验及结果分析	第50-55页
5.3 本章小结	第55-57页
结论	第57-59页
参考文献	第59-63页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第63-65页
致谢	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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