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云计算中的MapReduce并行编程模式研究
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云计算中的MapReduce并行编程模式研究
论文目录
 
致谢第1-5 页
摘要第5-6 页
Abstract第6-11 页
1 绪论第11-17 页
　　· 云计算研究现状第11-13 页
　　· MapReduce 产生背景及意义第13-15 页
　　· 本文主要研究内容第15 页
　　· 论文结构第15-16 页
　　· 本章小结第16-17 页
2 并行程序设计相关理论第17-29 页
　　· 传统的并行程序开发环境第17-22 页
　　　　· 消息传递机制MPI第17-20 页
　　　　· OpenMP 并行编程模型第20-21 页
　　　　· 混合编程第21-22 页
　　· 云计算技术第22-25 页
　　　　· Google 云计算原理第22-24 页
　　　　· Hadoop 云计算系统第24-25 页
　　· MapReduce 与 MPI 的联系第25-28 页
　　· 小结第28-29 页
3 MapReduce 并行编程模式研究第29-45 页
　　· MapReduce 并行编程思想第29-34 页
　　　　· 编程模型第29-30 页
　　　　· 实现机制第30-34 页
　　· MapReduce 的工作原理第34-40 页
　　　　· MapReduce 作业的提交第35 页
　　　　· MapReduce 作业的初始化第35-36 页
　　　　· MapReduce 任务的分配第36 页
　　　　· 任务的执行第36-38 页
　　　　· 进度和状态的更新第38-39 页
　　　　· 作业的完成第39-40 页
　　· Map 和 Reduce 作业第40-41 页
　　　　· Map 作业第40-41 页
　　　　· Reduce 作业第41 页
　　· 容错机制第41-42 页
　　　　· Master 失效第41 页
　　　　· Worker 失效第41-42 页
　　· MapReduce 作业的调度第42-44 页
　　　　· Hadoop 集群中MapReduce 默认的调度算法第43 页
　　　　· 公平调度算法（Fair Scheduling）第43-44 页
　　· 本章小结第44-45 页
4 异构环境下数据分配机制 HDDM 的设计第45-55 页
　　· Hadoop 分布式文件系统 HDFS 分析第45-48 页
　　　　· HDFS 体系结构第45-46 页
　　　　· 文件块的存储第46-48 页
　　· 异构环境下数据存储研究第48-49 页
　　　　· 在异构集群中数据的存储第48 页
　　　　· 已有解决数据分配的方法第48-49 页
　　· 数据分配机制 HDDM 的设计第49-51 页
　　　　· 数据分配机制设计思想第49 页
　　　　· 实现初始数据布局第49-50 页
　　　　· 数据再分配的实施第50-51 页
　　· 数据分配机制 HDDM 实现细节第51-53 页
　　　　· 测量异质性第51-52 页
　　　　· 多个应用之间共享文件第52 页
　　　　· 实现数据的分配第52-53 页
　　· 本章小结第53-55 页
5 测试结果及分析第55-65 页
　　· 搭建异构 Hadoop 集群实验环境第55-59 页
　　　　· 异构Hadoop 集群配置环境第55 页
　　　　· SSH 配置第55-56 页
　　　　· JDK 的安装和配置第56-57 页
　　　　· Hadoop 的安装和配置第57-59 页
　　· 实验结果与分析第59-63 页
　　　　· 节点计算比率的测试第59-60 页
　　　　· 输入文件大小无关性测试第60-61 页
　　　　· 对 MapReduce 数据分配机制的测试第61-63 页
　　· 本章小结第63-65 页
6 总结与展望第65-67 页
　　· 论文总结第65 页
　　· 工作展望第65-67 页
参考文献第67-70 页
作者简历第70-71 页
学位论文数据集第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。
 
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