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 |