大數(shù)據(jù)處理平臺能耗優(yōu)化方法的研究

第1章 緒論
第2章 大數(shù)據(jù)處理平臺
2．1 平臺描述
2．1．1 Hadoop
2．1．2 GridGain
2．1．3 Mars
2．1．4 Phoenix
2．1．5 Disco
2．1．6 Twister
2．1．7 Haloop
2．1．8 iMapReduce
2．1．9 iHadoop
2．1．10 PrIter
2．1．11 Dryad
2．1．12 Spark
2．2 平臺對比
2．3 本章小結(jié)
第3章 能耗優(yōu)化研究進(jìn)展
3．1 能耗研究的層次
3．2 能耗優(yōu)化方法
3．3 集群環(huán)境下的能耗優(yōu)化方法
3．4 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)能耗優(yōu)化方法
3．5 研究現(xiàn)狀分析
3．6 本章小結(jié)
第4章 大數(shù)據(jù)處理平臺的能效度量模型
4．1 引言
4．2 相關(guān)工作
4．3 能效模型
4．4 能效測量和計算方法
4．4．1 測量方法
4．4．2 計算方法
4．4．3 能效極值分析
4．5 實(shí)驗(yàn)分析
4．5．1 單機(jī)實(shí)驗(yàn)
4．5．2 集群環(huán)境實(shí)驗(yàn)
4．6 本章小結(jié)
第5章 大數(shù)據(jù)處理平臺的能耗基準(zhǔn)測試與分析
5．1 引言
5．2 相關(guān)工作
5．3 基準(zhǔn)測試方法
5．3．1 數(shù)據(jù)模型
5．3．2 測試用例
5．3．3 能耗模型
5．3．4 能耗分析方法
5．3．5 能耗測量方法
5．4 實(shí)驗(yàn)分析
5．4．1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
5．4．2 基準(zhǔn)能耗比較
5．4．3 等待能耗分析
5．4．4 優(yōu)化方法
5．5 本章小結(jié)
第6章 優(yōu)化大數(shù)據(jù)處理平臺的資源比模型
6．1 引言
6．2 相關(guān)工作
6．3 普適的資源和能效模型
……
第7章 優(yōu)化大數(shù)據(jù)處理平臺能耗的任務(wù)分發(fā)算法
第8章 優(yōu)化大數(shù)據(jù)處理平臺能耗的數(shù)據(jù)布局算法
第9章 大數(shù)據(jù)處理算法能耗優(yōu)化研究展望
參考文獻(xiàn)
后記