轻量级MapReduce负载均衡算法研究



轻量级MapReduce负载均衡算法研究

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轻量级MapReduce负载均衡算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-10页
第1章绪论	第10-14页
1.1 研究背景与意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.2.1 现有负载均衡方法	第11-12页
1.2.2 存在的问题	第12-13页
1.3 本论文研究内容及章节安排	第13-14页
1.3.1 本论文研究内容	第13页
1.3.2 本论文章节安排	第13-14页
第2章相关技术与算法研究	第14-21页
2.1 相关技术	第14-18页
2.1.1 Hadoop平台	第14-16页
2.1.2 MapReduce编程模型	第16-18页
2.2 MapReduce数据倾斜	第18-20页
2.2.1 数据倾斜的发生	第18页
2.2.2 现有负载均衡算法	第18-20页
2.3 本章小结	第20-21页
第3章一种新的轻量级的MapReduce负载均衡算法	第21-34页
3.1 新算法概述	第21-22页
3.2 抽样策略	第22-27页
3.2.1 引言	第22页
3.2.2 轻量级抽样设计	第22-25页
3.2.3 中间数据估算	第25-27页
3.3 分区设计	第27-33页
3.3.1 分区策略	第27-29页
3.3.2 启发式分区算法的提出与描述	第29-30页
3.3.3 算法的进一步改进	第30-33页
3.4 本章小结	第33-34页
第4章负载均衡算法在Hadoop上设计和实现	第34-45页
4.1 总体设计	第34-35页
4.2 抽样设计的实现	第35-38页
4.3 采样结果收集合并计算的实现	第38-42页
4.4 分区的实现	第42-44页
4.5 本章小结	第44-45页
第5章实验结果与分析	第45-57页
5.1 实验环境	第45-48页
5.1.1 集群拓扑及其配置	第45-46页
5.1.2 集群的搭建	第46-48页
5.2 实验数据及方案设计	第48-50页
5.2.1 实验数据	第48-49页
5.2.2 实验方案设计	第49-50页
5.3 实验结果及分析	第50-56页
5.3.1 采样实验对比	第50-54页
5.3.2 分区实验对比	第54-56页
5.4 本章小结	第56-57页
结论与展望	第57-59页
本论文工作总结	第57页
展望	第57-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-64页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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