Hadoop平台下基于遗传算法的作业调度研究
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Hadoop平台下基于遗传算法的作业调度研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第9-13页
　　1.1 研究背景及意义第9-10页
　　1.2 国内外研究现状第10-11页
　　1.3 主要研究内容第11-12页
　　1.4 论文结构及创新点第12页
　　1.5 本章小结第12-13页
第二章 Hadoop平台介绍第13-18页
　　2.1 Hadoop平台背景第13-14页
　　　　2.1.1 技术背景第13页
　　　　2.1.2 应用背景第13-14页
　　2.2 Hadoop平台核心部分第14-17页
　　　　2.2.1 Hadoop分布式文件系统HDFS第14-15页
　　　　2.2.2 Hadoop分布式并行计算框架Map Reduce第15-17页
　　2.3 本章小结第17-18页
第三章 Hadoop平台的作业调度研究第18-24页
　　3.1 Hadoop现有作业调度算法第18-21页
　　　　3.1.1 FIFO调度算法第18-19页
　　　　3.1.2 公平调度器第19-20页
　　　　3.1.3 计算能力调度器第20-21页
　　3.2 三种调度器分析总结第21-22页
　　3.3 计算能力调度器的问题分析第22-23页
　　3.4 本章小结第23-24页
第四章 基于遗传算法的计算能力调度器改进算法第24-34页
　　4.1 问题的提出第24页
　　4.2 问题的形式化描述第24-25页
　　4.3 遗传算法的基本原理第25-28页
　　4.4 算法设计第28-30页
　　　　4.4.1 编码机制第28页
　　　　4.4.2 适应度函数第28页
　　　　4.4.3 遗传操作算子第28-29页
　　　　4.4.4 算法终止准则第29-30页
　　4.5 基于遗传算法的Hadoop作业调度实例第30-33页
　　4.6 本章小结第33-34页
第五章 实验设计与验证第34-44页
　　5.1 评估方法和工作量描述第34-35页
　　5.2 现有计算能力调度器实验第35-39页
　　5.3 新型计算能力调度器实验第39-42页
　　5.4 实验结论第42-43页
　　5.5 本章小结第43-44页
第六章 总结与展望第44-46页
　　6.1 总结第44页
　　6.2 展望第44-46页
参考文献第46-48页
致谢第48-50页
附录A（攻读学位期间发表的论文）第50页

本篇论文共50页，点击这进入下载页面。
 
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