| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第10页 |
| 1.4 论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 相关技术概述 | 第11-23页 |
| 2.1 云计算相关技术 | 第11-19页 |
| 2.1.1 Hadoop 平台 | 第12-13页 |
| 2.1.2 Hadoop 分布式文件系统 HDFS | 第13-16页 |
| 2.1.3 并行计算框架 MapReduce | 第16-19页 |
| 2.2 JAVA 动态加载机制 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 平台总体框架设计 | 第23-31页 |
| 3.1 平台总体需求分析 | 第23-24页 |
| 3.2 平台框架设计 | 第24-26页 |
| 3.2.1 设计原则 | 第24-25页 |
| 3.2.2 总体设计 | 第25-26页 |
| 3.3 平台功能模块划分 | 第26-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 解析二进制文件的设计与实现 | 第31-61页 |
| 4.1 解析二进制文件的需求分析 | 第31-33页 |
| 4.1.1 功能描述 | 第31-32页 |
| 4.1.2 解析的整体框架设计 | 第32-33页 |
| 4.2 动态加载的设计与实现 | 第33-38页 |
| 4.2.1 动态加载方式的选择 | 第34-36页 |
| 4.2.2 标准解析接口的定义 | 第36-38页 |
| 4.3 1553B 总线数据解析的设计与实现 | 第38-47页 |
| 4.3.1 1553B 总线数据介绍 | 第39-41页 |
| 4.3.2 XML 描述文件的设计 | 第41-42页 |
| 4.3.3 解析算法的设计与实现 | 第42-47页 |
| 4.4 基于 MapReduce 解析算法的设计与实现 | 第47-60页 |
| 4.4.1 基于 MapReduce 解析框架的设计 | 第48-50页 |
| 4.4.2 基于 MapReduce 解析算法的实现 | 第50-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 测试与验证 | 第61-67页 |
| 5.1 实验环境介绍 | 第61-62页 |
| 5.2 实验参数设定 | 第62-63页 |
| 5.3 解析结果展示 | 第63-64页 |
| 5.4 性能比较与分析 | 第64-67页 |
| 5.4.1 解析方式的性能对比分析 | 第64-66页 |
| 5.4.2 分片大小的性能对比分析 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与进一步工作 | 第67-69页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第67页 |
| 6.2 进一步研究工作 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第75-76页 |
