MapReduce的系统性能评估与Backup调度策略

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毕业论文范文题目： MapReduce的系统性能评估与Backup调度策略，论文范文关键词： MapReduce的系统性能评估与Backup调度策略
MapReduce的系统性能评估与Backup调度策略毕业论文范文介绍开始：
　　毕业论文 MapReduce的系统性能评估与Backup调度策略，说明书共40页，20957字。
　　摘要
　　MapReduce是一个在海量数据上进行数据处理的并行编程模型，它特别适合于海量非结构化和结构化数据的搜索、分析和挖掘任务，已经开始被人们广泛使用。对于兴起的众多类似MapReduce系统来说，如何有效地评估和分析对比这些系统，成为当前一个需要解决的问题。
　　本文详细讨论了针对MapReduce运行系统的性能评估指标和方法，设计和选择一系列具有代表性的程序和数据作为基准，用来评估和分析MapReduce系统。在这一评估方法指导下，本文在我们自己实现的MapReduce运行系统——Tplatform平台上扩展了Profiling功能，然后进行了一系列评估实验，来分析和寻找系统性能瓶颈，为未来系统优化提供依据。通过实验我们发现了我们系统的一些可改进的问题如任务调度、落后者问题等等。我们选择了针对导致提交任务延迟增加的落后者问题，通过实现后备任务策略来尝试改进。经模拟实验结果显示，我们提出的改进策略能够有效地改进落后者问题的性能问题。
　　关键词：MapReduce，性能评估，落后者问题，后备任务策略
　　
　　目录
　　第 1 章引言 4
　　第 2 章 MapReduce框架 6
　　2.1 MapReduce模型介绍 6
　　2.2 系统实现 6
　　2.3 Tplatform的实现 8
　　第 3 章系统评估 10
　　3.1 评估目标 10
　　3.2 基准程序和数据 10
　　3.2.1 基准程序集合 11
　　3.2.2 评估目标 13
　　第 4 章系统监控和程序概要分析 15
　　4.1 实现细节 15
　　第 5 章评估实验 17
　　5.1 机群配置 17
　　5.2 实验结果 17
　　5.2.1 单任务延迟和总机器时间 17
　　5.2.2 平均结束时间 18
　　5.2.3 加速比 18
　　5.2.4 公平性 20
　　5.2.5 故障恢复稳定性 20
　　5.3 实验结果和性能问题分析 20
　　5.4 开销分析 22
　　第 6 章后备任务调度策略 24
　　6.1 问题描述 24
　　6.2 相关工作 24
　　6.2.1 MapReduce 24
　　6.2.2 Hadoop 25
　　6.2.3 异构环境中后备任务调度 25
　　6.3 实现细节 26
　　6.3.1 整体框架 26
　　6.3.2 落后者判定策略 26
　　6.3.3 系统处理过程 28
　　6.3.4 数据结构细节 28
　　6.4 后备任务策略评估实验 29
　　6.4.1 机群配置和任务准备 29
　　6.4.2 任务耗时趋同性分析 29
　　6.4.3 后备任务策略评估 30
　　第 7 章系统优化方向 33
　　7.1 网络传输问题 33
　　7.2 增加用户和系统的交互 33
　　7.3 从数据库领域看系统性能的其他提升空间 34
　　7.4 系统易用性 34
　　第 8 章总结 35

以上为本篇毕业论文范文 MapReduce的系统性能评估与Backup调度策略的介绍部分。

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