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目次
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《大數據處理平臺能耗優化方法的研究》闡述了筆者宋杰三年來在該領域所取得的研究成果，重點圍繞大數據處理平臺中“縮減節點的等待時間以減少空閑能耗”這一能耗優化方法。首先綜述了大數據處理平臺和能耗優化研究進展；隨后從評價模型和核心技術兩個層面展開論述。模型層面介紹如何建立大數據處理平臺的能耗模型和求解*小能耗值，以及主流NosQL數據庫系統的能耗基準測試方法和測試結果。技術層面介紹：通過優化資源分配和任務調度策略，消除資源瓶頸，減少資源等待；或通過優化數據布局策略，提高節點并行性，減少節點間等待；*終降低平臺能耗。《大數據處理平臺能耗優化方法的研究》*后探討了大數據處理平臺能耗優化的進一步思路，及面向大數據處理算法的能耗優化。
作者簡介
宋杰，男，博士，副教授，留法博士后，東北大學引進人才，東軟集團博士后。從事高能效計算、大數據存儲與管理研究。近5年，發表論文22篇，其中SCI檢索期刊7篇，計算機學報5篇，軟件學報5篇；申請專利6項，軟件著作權3項，維護開源項目3項；主持包括國家自然科學基金青年、面上、重大（子項）項目等各類縱向科研項目10項，以及橫向項目若干；牽頭制定國家云計算相關標準一項。是中國計算機學會（CCF）高級會員。
目次
第1章 緒論
第2章 大數據處理平臺
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
第3章 能耗優化研究進展
3．1 能耗研究的層次
3．2 能耗優化方法
3．3 集群環境下的能耗優化方法
3．4 數據庫系統能耗優化方法
3．5 研究現狀分析
3．6 本章小結
第4章 大數據處理平臺的能效度量模型
4．1 引言
4．2 相關工作
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 實驗分析
4．5．1 單機實驗
4．5．2 集群環境實驗
4．6 本章小結
第5章 大數據處理平臺的能耗基準測試與分析
5．1 引言
5．2 相關工作
5．3 基準測試方法
5．3．1 數據模型
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 實驗分析
5．4．1 實驗環境
5．4．2 基準能耗比較
5．4．3 等待能耗分析
5．4．4 優化方法
5．5 本章小結
第6章 優化大數據處理平臺的資源比模型
6．1 引言
6．2 相關工作
6．3 普適的資源和能效模型
……
第7章 優化大數據處理平臺能耗的任務分發算法
第8章 優化大數據處理平臺能耗的數據布局算法
第9章 大數據處理算法能耗優化研究展望
參考文獻
后記
第2章 大數據處理平臺
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
第3章 能耗優化研究進展
3．1 能耗研究的層次
3．2 能耗優化方法
3．3 集群環境下的能耗優化方法
3．4 數據庫系統能耗優化方法
3．5 研究現狀分析
3．6 本章小結
第4章 大數據處理平臺的能效度量模型
4．1 引言
4．2 相關工作
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 實驗分析
4．5．1 單機實驗
4．5．2 集群環境實驗
4．6 本章小結
第5章 大數據處理平臺的能耗基準測試與分析
5．1 引言
5．2 相關工作
5．3 基準測試方法
5．3．1 數據模型
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 實驗分析
5．4．1 實驗環境
5．4．2 基準能耗比較
5．4．3 等待能耗分析
5．4．4 優化方法
5．5 本章小結
第6章 優化大數據處理平臺的資源比模型
6．1 引言
6．2 相關工作
6．3 普適的資源和能效模型
……
第7章 優化大數據處理平臺能耗的任務分發算法
第8章 優化大數據處理平臺能耗的數據布局算法
第9章 大數據處理算法能耗優化研究展望
參考文獻
后記
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