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大数据在农业物联网中的应用研究

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第13-22页
    1.1 课题研究背景及意义第13-14页
        1.1.1 课题研究背景第13-14页
        1.1.2 课题研究意义第14页
    1.2 国内外发展现状第14-18页
        1.2.1 国外发展现状第15-16页
        1.2.2 国内发展第16-18页
    1.3 传统农业信息化和现代化改造的基本途径和发展趋势第18-19页
        1.3.1 我国农业现代化关键技术与基本途径第18-19页
        1.3.2 物联网对农业现代化改造的积极作用第19页
        1.3.3 大数据在农业物联网中的地位及应用发展趋势第19页
    1.4 大数据在农业物联网中应用调研第19-20页
        1.4.1 农业物联网中大数据的基本特征第19-20页
        1.4.2 大数据关键技术及在农业领域应用现状和发展趋势第20页
    1.5 本文主要研究内容和组织结构第20-22页
2 农业物联网大数据平台架构及部署第22-49页
    2.1 平台设计方案论述第22-25页
        2.1.1 农业数据特点及处理需求第22页
        2.1.2 平台功能需求及用户界面第22-23页
        2.1.3 前台及后台功能第23-24页
        2.1.4 平台数据库需求及设计第24-25页
        2.1.5 运行环境及主要技术平台第25页
    2.2 Hadoop基本架构及关键技术第25-27页
        2.2.1 MapReduce简介第26页
        2.2.2 HDFS简介第26-27页
    2.3 PC集群的基本安装配置第27-30页
        2.3.1 Java跨平台环境支持套件Jdk1.7 的安装第28-29页
        2.3.2 各节点无密码登陆的Ssh配置第29-30页
    2.4 普通PC集群Hadoop搭建第30-34页
        2.4.1 PC集群Hadoop平台安装规划第30-31页
        2.4.2 hadoop用户创建第31页
        2.4.3 Hadoop部署配置第31-34页
    2.5 普通PC集群上分布式数据库HBase安装第34-36页
        2.5.1 Zookeeper安装第34页
        2.5.2 HBase安装第34-36页
    2.6 高性能服务器HPC上Hadoop集群搭建第36-45页
        2.6.1 HPC集群架构第37页
        2.6.2 HPC集群的配置管理第37-39页
        2.6.3 Hadoop安装规划第39-40页
        2.6.4 基本环境配置及Hadoop部署第40-45页
    2.7 HPC上安装分布式数据库HBase第45-46页
        2.7.1 HPC上Zookeeper安装第45页
        2.7.2 HPC上HBase数据库安装第45-46页
    2.8 Web管理服务器部署第46-47页
        2.8.1 Tomcat介绍第46-47页
        2.8.2 Tomcat使用方法第47页
    2.9 Hadoop集群的测试第47-48页
        2.9.1 HDFS的读写测试第47-48页
        2.9.2 HBase数据库的录入测试第48页
    2.10 本章小结第48-49页
3 基于物联网的数据采集及平台功能模块设计第49-61页
    3.1 基于无线传感器网络的大数据采集第49-51页
        3.1.1 WSN的传感器节点第49页
        3.1.2 传感数据采集原理第49-51页
        3.1.3 传感数据采集流程第51页
    3.2 数据加载模块第51-53页
        3.2.1 使用ETL工具加载第51-52页
        3.2.2 HBase自带命令或工具加载方法第52页
        3.2.3 自定义加载方法第52-53页
    3.3 数据迁移实现第53-54页
        3.3.1 与关系数据库连接测试第53-54页
        3.3.2 数据导入HBase数据库第54页
    3.4 同步实现模块第54-57页
        3.4.1 服务器Hadoop集群同步问题第54-55页
        3.4.2 集群同步解决方案第55-57页
    3.5 系统总体功能及设计第57-60页
        3.5.1 平台性能需求分析第57-58页
        3.5.2 平台基本功能需求与主页设计第58-59页
        3.5.3 用户管理模块第59页
        3.5.4 传感器数据管理模块第59-60页
        3.5.5 文件管理模块第60页
    3.6 本章小结第60-61页
4 数据库存储平台设计与实现第61-81页
    4.1 需求分析第61-62页
    4.2 存储系统平台架构设计第62-64页
        4.2.1 HBase数据库特点第62页
        4.2.2 分布式数据库HBase基本原理第62-64页
    4.3 数据库的表设计第64-68页
        4.3.1 Mysql数据库用户表设计第64-66页
        4.3.2 HBase数据库中传感信息表设计第66-67页
        4.3.3 文件管理的表设计第67-68页
    4.4 信息管理的实现第68-76页
        4.4.1 基本开发技术第68页
        4.4.2 用户管理的实现第68-69页
        4.4.3 文件管理在Mysql上的实现第69-71页
        4.4.4 文件管理模块在HDFS上的实现第71-72页
        4.4.5 传感信息管理模块实现第72-74页
        4.4.6 传感数据采集界面第74-75页
        4.4.7 其他功能的实现及界面展示第75-76页
    4.5 HBase数据库查询过程第76-79页
        4.5.1 查询的实现类第77页
        4.5.2 传感器数据查询的Web实现测试第77-78页
        4.5.3 HBase插入及查询性能测试第78-79页
    4.6 服务器上的HBase性能优化第79-80页
    4.7 本章小结第80-81页
5 平台中算法应用测试第81-90页
    5.1 基于Hadoop的数据挖掘平台第81页
    5.2 Kmeans算法基本原理第81-84页
    5.3 Kmeans聚类分析过程第84-86页
        5.3.1 Kmeans的Map函数设计第84页
        5.3.2 Kmeans的Reduce函数设计第84-85页
        5.3.3 算法复杂度分析第85页
        5.3.4 run函数的设计第85-86页
    5.4 结果分析第86-89页
    5.5 本章小结第89-90页
结论第90-92页
参考文献第92-95页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第95-96页
致谢第96-97页

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