基于HADOOP的数据挖掘研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·论文主要工作 | 第9页 |
| ·论文结构简介 | 第9-11页 |
| 2 HADOOP 技术架构研究 | 第11-26页 |
| ·HADOOP 技术背景 | 第11-13页 |
| ·Google 文件系统GFS | 第11-13页 |
| ·Map/Reduce 编程模式 | 第13页 |
| ·HDFS(HADOOP 分布式文件系统)机制 | 第13-21页 |
| ·前提和设计目标 | 第14页 |
| ·Namenode 和Datanode | 第14-15页 |
| ·文件系统的名字空间 | 第15-16页 |
| ·数据复制 | 第16-18页 |
| ·文件系统元数据的持久化 | 第18页 |
| ·通讯协议 | 第18页 |
| ·健壮性 | 第18-19页 |
| ·数据组织 | 第19-21页 |
| ·存储空间回收 | 第21页 |
| ·HADOOP MapReduce 编程模型 | 第21-25页 |
| ·操作介绍 | 第21-23页 |
| ·MapReduce 执行流程 | 第23-24页 |
| ·其他关键技术 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于 HADOOP 的数据挖掘平台 | 第26-35页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第26-29页 |
| ·数据挖掘发展历程 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘技术分类 | 第27-28页 |
| ·数据挖掘流程 | 第28-29页 |
| ·典型数据挖掘系统构成 | 第29-30页 |
| ·基于HADOOP 数据挖掘系统分析和设计 | 第30-34页 |
| ·需求分析 | 第30-31页 |
| ·基本设计思想 | 第31页 |
| ·系统结构模型 | 第31-33页 |
| ·功能模块 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 4 SPRINT 并行实现 | 第35-51页 |
| ·SPRINT 算法特征描述 | 第35-38页 |
| ·SPRINT 算法出现背景 | 第35-36页 |
| ·SPRINT 串行算法描述 | 第36-38页 |
| ·SPRINT 算法特征 | 第38页 |
| ·SPRINT 算法并行设计 | 第38-50页 |
| ·并行策略 | 第38-42页 |
| ·算法设计 | 第42-50页 |
| ·算法分析 | 第50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 5 实验及评估 | 第51-61页 |
| ·实验平台的搭建 | 第51-54页 |
| ·硬件描述 | 第51页 |
| ·软件描述 | 第51页 |
| ·HADOOP 平台的搭建 | 第51-54页 |
| ·实验过程 | 第54-56页 |
| ·实现效果 | 第56-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 6 结论 | 第61-63页 |
| ·本文工作总结 | 第61-62页 |
| ·未来研究展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 附录 | 第66页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第66页 |
