第1章集群资源调度的嬗变

1.1概述

1.2高能计算集>

1.3高可靠集>

1.4负载平衡集>

1.5面向大数据和云计算的集>

1.6结束语

第2章面向大数据和云计算的异构结构集群资源管理概述

2.1概述

2.2面向大数据和云计算的集群资源管理的特征

2.3面向大数据和云计算的集群资源管理需求及调度策略

2.4面向大数据和云计算的集群资源调度框架的对比

2.5结束语

第3章面向大数据和云计算的异构集群集中式资源调度框架

3.1概述

3.2集中式调度框架的问题

3.3异构集群集中式调度框架体流程

3.4异构集群的细粒度资源分配算法

3.5系统评价

3.6结束语

第4章集中式资源调度框架的负载平衡和优化

4.1异构集群上的负载平衡策略

4.2异构集群上集中式调度的可扩展优化

4.3结束语

第5章 面向大数据和云计算的导物结构生程分布式资源调度框架

5.1概述

5.2相关工作

5.3设计目标

5.4并行作业的二阶段调度

5.5 调度策略及约束

5.6 系统实现

5.7能评价

5.8结束语

第6章面向大数据的异构集群混合式资源调度框架

6.1概述

6.2相关研展

6.3系统需求

6.4 HRM系统模型

6.5 队列管理器.

6.6基于队列状态的分布式资源调度

6.7结束语

第7章 面向大数据和云计算的GPU集群共享调度算法

7.1概述

7.2GPU集群研究现状

7.3计算模型

7.4 基于GPU数量的共享调度策略

7.5基于小代价大任务数的调度

7.6实验设计

7.7结束语

第8章面向大数据和云计算的异构结构集群能监控

8.1概述

8.2HRM能监控系统的需求分析

8.3HRM能监控系统的设计

HRM能监控系统的实现

结束语

第9章 面向异构结构集群的分布式机器学源调度框架研究

9.1概述

9.2分布式机器学源调度框架

9.3调度算法的实现

9.4实验评价

结束语

第10章基于数据流的大图中频繁模式挖掘算法研究

10.1概述

10.2相关的工作介绍

10.3问题描述

10.4基于数据流的频繁模式挖掘模型

10.5基于数据流的频繁模式挖掘算法的能优化

10.6算法的能评价

10.7结束语

第11章大图中极大团的并行挖掘算法研究

11.1概述

11.2问题描述

11.3大图中的极大团的计算方法

11.4极大团并行挖掘算法的优化

11.5极大团并行挖掘算法的实现

11.6实验评价

11.7结束语

参考文献