| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 课题相关研究现状分析 | 第9-13页 |
| 1.2.1 关于科技项目管理的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 大数据相关技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的研究内容及结构安排 | 第13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第14-24页 |
| 2.1 基于大数据环境下相关技术研究 | 第14-22页 |
| 2.1.1 Hadoop分布式计算平台 | 第14-15页 |
| 2.1.2 Hbase非关系型数据库 | 第15-18页 |
| 2.1.3 Hive数据仓库 | 第18-20页 |
| 2.1.4 Impala系统 | 第20-22页 |
| 2.2 油田科技项目管理的相关技术研究 | 第22-23页 |
| 2.2.1 油田科技项目数据分析 | 第22-23页 |
| 2.2.2 目前的科技项目数据管理办法 | 第23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 面向油田科技项目管理的大数据查询体系结构 | 第24-34页 |
| 3.1 支持数据ETL的NoSQL数据库设计 | 第24-26页 |
| 3.2 异地数据源的预处理解决方案 | 第26-28页 |
| 3.2.1 实现异地数据源的统一存储 | 第26-27页 |
| 3.2.2 针对不同数据类型的数据存储方案 | 第27-28页 |
| 3.3 整体逻辑架构的设计 | 第28-33页 |
| 3.3.1 大数据查询架构数据源层 | 第29页 |
| 3.3.2 大数据查询架构存储层 | 第29-30页 |
| 3.3.3 大数据查询架构计算层 | 第30-31页 |
| 3.3.4 大数据查询架构分析层 | 第31-32页 |
| 3.3.5 大数据查询架构应用层 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 大数据查询技术优化研究 | 第34-47页 |
| 4.1 原有数据查询方式分析 | 第34-35页 |
| 4.2 优化技术的应用分析 | 第35-36页 |
| 4.3 大数据查询优化方法设计 | 第36-44页 |
| 4.3.1 元数据同步的设计方法 | 第37-39页 |
| 4.3.2 执行计划的优化改进 | 第39-44页 |
| 4.4 查询优化前后的执行代价比较及技术优势 | 第44-45页 |
| 4.5 优化实验分析 | 第45-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 油田科技项目管理的大数据查询应用研究与系统实现 | 第47-57页 |
| 5.1 需求分析 | 第47-49页 |
| 5.1.1 大数据查询系统需求分析 | 第47页 |
| 5.1.2 系统查询模块设计 | 第47-48页 |
| 5.1.3 实验数据来源 | 第48-49页 |
| 5.2 大数据查询实验环境搭建与实践应用 | 第49-53页 |
| 5.2.1 Hadoop配置 | 第49-50页 |
| 5.2.2 Hbase与Hive配置并结合 | 第50页 |
| 5.2.3 Impala配置 | 第50-51页 |
| 5.2.4 大数据查询架构的应用测试 | 第51-53页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第53-54页 |
| 5.4 大数据查询系统的JDBC实现 | 第54-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 发表文章目录 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |