| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8页 |
| 1.2 本文针对的问题 | 第8页 |
| 1.3 大数据理论的介绍 | 第8-9页 |
| 1.4 HADOOP大数据框架的发展 | 第9-10页 |
| 1.5 互联网WEB应用的发展介绍 | 第10-11页 |
| 1.6 本文的内容和结构 | 第11-12页 |
| 1.6.1 论文主要的工作 | 第11-12页 |
| 1.6.2 论文的结构 | 第12页 |
| 1.7 本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 现代WEB应用的技术和设计 | 第13-22页 |
| 2.1 现代WEB应用 | 第13页 |
| 2.2 超文本标记语言(HTML) | 第13页 |
| 2.3 层叠样式表(CSS) | 第13-14页 |
| 2.4 JAVASCRIP网页脚本语言 | 第14-15页 |
| 2.5 后端框架和技术 | 第15页 |
| 2.6 NODEJS开发框架 | 第15-16页 |
| 2.7 EXPRESS后端框架 | 第16-18页 |
| 2.7.1 Express框架的基本原理 | 第16-17页 |
| 2.7.2 Express框架Request和Response对象 | 第17-18页 |
| 2.8 WEB恶意攻击和网络安全 | 第18-20页 |
| 2.8.1 针对Web的攻击 | 第19-20页 |
| 2.9 数据库的介绍和选择 | 第20-21页 |
| 2.10 本章结论 | 第21-22页 |
| 第3章 HADOOP大数据框架及相关生态 | 第22-31页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 分布式文件系统的理论 | 第22-23页 |
| 3.3 HADOOP的资源管理 | 第23-24页 |
| 3.4 HADOOP生态中的常用组件 | 第24-26页 |
| 3.4.1 Hadoop的类SQL开发引擎Hive | 第24-25页 |
| 3.4.2 Hive的架构和其含义 | 第25页 |
| 3.4.3 Hive与数据库的区别 | 第25-26页 |
| 3.4.4 Hive的性能分析 | 第26页 |
| 3.5 HADOOP的WEB页面服务HUE | 第26-27页 |
| 3.6 HADOOP架构相关生态的总结 | 第27-28页 |
| 3.7 HADOOP在实际生产环境中的应用 | 第28-29页 |
| 3.8 HADOOP大数据生态的优点 | 第29页 |
| 3.9 HADOOP在快递信息系统中的作用 | 第29-30页 |
| 3.10 本章总结 | 第30-31页 |
| 第4章 快递信息服务系统的设计与实现 | 第31-56页 |
| 4.1 本章概述 | 第31页 |
| 4.2 系统需求分析 | 第31页 |
| 4.2.1 普通客户 | 第31页 |
| 4.2.2 快递人员 | 第31页 |
| 4.2.3 网点管理工作人员 | 第31页 |
| 4.2.4.数据管理和分析人员 | 第31页 |
| 4.3 系统硬件架构 | 第31-32页 |
| 4.4 系统的软件架构 | 第32-33页 |
| 4.5 系统数据模型分析 | 第33-34页 |
| 4.6 系统数据模型设计 | 第34-38页 |
| 4.7 MONGOOSE数据库引擎 | 第38-42页 |
| 4.8 系统的UI设计 | 第42页 |
| 4.9 页面的结构和设计。 | 第42-51页 |
| 4.9.1 页面头部的设计 | 第43-44页 |
| 4.9.2 客户功能页面的设计 | 第44-49页 |
| 4.9.3 员工页面的UI和功能设计 | 第49-51页 |
| 4.9.4 前端UI设计总结 | 第51页 |
| 4.10 服务器后端设计与实现。 | 第51-53页 |
| 4.11 服务器运维 | 第53-54页 |
| 4.11.1 PM2与Nodejs服务监控 | 第53页 |
| 4.11.2 PM2监控脚本 | 第53-54页 |
| 4.12 本章总结 | 第54-56页 |
| 第5章 快递信息服务系统的测试 | 第56-73页 |
| 5.1 系统的业务流程测试 | 第56-69页 |
| 5.1.1 测试流程 | 第56-69页 |
| 5.1.2 测试结果 | 第69页 |
| 5.2 系统性能优化和测试 | 第69-72页 |
| 5.2.1 前端性能优化的方法 | 第69-70页 |
| 5.2.2 前端优化代码 | 第70-71页 |
| 5.2.3 性能优化测试结果 | 第71-72页 |
| 5.3 本章总结 | 第72-73页 |
| 第6章 利用HADOOP对快递信息系统进行大数据优化的探索 | 第73-86页 |
| 6.1 平台的搭建 | 第73-81页 |
| 6.1.1 系统平台的参数 | 第73页 |
| 6.1.2 系统的准备阶段 | 第73页 |
| 6.1.3 配置SSH免密码登录 | 第73-74页 |
| 6.1.4 Hadoop的环境配置 | 第74-77页 |
| 6.1.5 测试Hadoop集群 | 第77-78页 |
| 6.1.6 Word Count测试 | 第78-79页 |
| 6.1.7 配置Hive和Hue | 第79页 |
| 6.1.8 配置HUE | 第79-80页 |
| 6.1.9 配置HIVE | 第80-81页 |
| 6.2 HADOOP集群在快递系统中运用的探索 | 第81-85页 |
| 6.2.1 利用Hadoop计算快递运单处理事件的时间 | 第82页 |
| 6.2.2 实验设计 | 第82-83页 |
| 6.2.3 Hadood框架测试脚本代码 | 第83-85页 |
| 6.3 本章总结 | 第85-86页 |
| 结论 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 附录 部分程序代码 | 第90-101页 |
