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WIFI围栏大数据处理机制的研究与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 本人的研究内容及主要工作第13页
    1.4 论文组织结构第13-14页
    1.5 本章小结第14-15页
第二章 相关技术介绍第15-21页
    2.1 HDFS分布式文件系统第15-16页
    2.2 NoSQL数据库第16-18页
        2.2.1 HBase分布式数据库第16-17页
        2.2.2 Redis内存数据库第17-18页
    2.3 Spark大数据计算框架第18-20页
        2.3.1 Spark RDD第19页
        2.3.2 Spark SQL第19-20页
    2.4 本章小结第20-21页
第三章 关键问题的研究第21-30页
    3.1 大量小文件存储的解决方案研究第21-24页
        3.1.1 Hadoop Archive文件归档第22-23页
        3.1.2 SequenceFile第23页
        3.1.3 MapFile第23-24页
    3.2 HBase海量数据导入问题的研究第24-26页
        3.2.1 ImportTsv导入方式第24-25页
        3.2.2 BulkLoad导入方式第25-26页
    3.3 HBase海量数据查询性能优化的研究第26-29页
        3.3.1 HBase的热点问题的研究第26-28页
        3.3.2 HBase查询分页的研究第28-29页
    3.4 本章小结第29-30页
第四章 WIFI围栏大数据处理系统需求分析第30-38页
    4.1 系统概述第30页
    4.2 总体目标第30-31页
    4.3 数据需求分析第31-33页
        4.3.1 数据来源分析第31-32页
        4.3.2 数据规模统计第32-33页
    4.4 系统功能需求分析第33-36页
    4.5 非功能需求分析第36-37页
        4.5.1 高效性第36-37页
        4.5.2 可扩展性第37页
        4.5.3 可维护性第37页
    4.6 本章小结第37-38页
第五章 WIFI围栏大数据处理系统的设计与实现第38-63页
    5.1 数据处理架构设计第38-42页
        5.1.1 物理架构第38-39页
        5.1.2 逻辑架构第39-42页
    5.2 系统总体设计第42-46页
        5.2.1 系统功能模块设计第42-43页
        5.2.2 MySQL数据库设计第43-46页
    5.3 数据存储模块设计与实现第46-50页
        5.3.1 小文件合并存储的设计第46-48页
        5.3.2 数据存储的实现第48-50页
    5.4 数据计算分析模块设计与实现第50-55页
        5.4.1 Spark计算分析的RDD设计第50-51页
        5.4.2 基于Spark的HBase数据导入的设计第51-53页
        5.4.3 数据计算分析模块的实现第53-55页
    5.5 数据查询模块的设计与实现第55-62页
        5.5.1 查询优化设计第55-56页
        5.5.2 HBase主键设计第56-58页
        5.5.3 HBase查询分页的设计第58-60页
        5.5.4 数据查询模块实现第60-62页
    5.6 本章小结第62-63页
第六章 系统部署与测试第63-75页
    6.1 集群环境的部署第63-68页
        6.1.1 集群基本信息第63-64页
        6.1.2 集群配置信息第64-68页
    6.2 性能测试与分析第68-73页
        6.2.1 数据存储性能分析第68-69页
        6.2.2 数据计算分析模块性能分析第69-72页
        6.2.3 数据查询模块性能分析第72-73页
    6.3 测试效果总结第73-74页
    6.4 本章总结第74-75页
第七章 总结与展望第75-77页
参考文献第77-79页
致谢第79-80页
攻读学位期间发表的学术论文目录第80页

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