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基于Spark的情报大数据可视化分析

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
符号说明第14-15页
第一章 绪论第15-20页
    1.1 课题背景及意义第15-17页
    1.2 国内外研究现状第17-18页
    1.3 主要研究内容第18-20页
第二章 关键技术介绍第20-28页
    2.1 B/S模式的系统开发第20页
    2.2 基于J2EE的前端交互系统第20-22页
        2.2.1 MVC设计模式执行过程第21页
        2.2.2 MVC各部分的作用第21-22页
    2.3 基于Spark、Hadoop的大数据技术第22-26页
        2.3.1 Spark生态系统第22-23页
        2.3.2 Spark RDD第23页
        2.3.3 Spark On YARN第23页
        2.3.4 Spark Streaming第23-24页
        2.3.5 Spark GraphX第24页
        2.3.6 Hadoop生态系统概况第24页
        2.3.7 Hadoop分布式文件系统第24-25页
        2.3.8 Map Reduce分布式计算框架第25-26页
        2.3.9 Sqoop2第26页
    2.4 分布式消息系统第26-27页
    2.5 数据挖掘技术第27页
    2.6 ECharts的数据可视化第27-28页
第三章 情报大数据系统需求分析第28-32页
    3.1 情报大数据业务需求分析第28-29页
        3.1.1 情报采集需求第28-29页
        3.1.2 情报信息应用需求第29页
        3.1.3 交互式处理需求第29页
    3.2 功能性需求分析第29-32页
        3.2.1 系统管理第29页
        3.2.2 关系型数据库第29-30页
        3.2.3 大数据可视化分析第30-32页
第四章 情报大数据系统总体设计第32-38页
    4.1 情报系统总体架构设计第32-33页
        4.1.1 数据层设计第32-33页
        4.1.2 应用支撑层设计第33页
        4.1.3 应用层设计第33页
    4.2 门户系统设计第33-34页
    4.3 情报应用子系统设计第34页
    4.4 情报预警子系统设计第34-35页
    4.5 验证服务子系统设计第35页
    4.6 情报研判子系统设计第35-36页
    4.7 技术方案和解决途径第36-37页
    4.8 系统的实时交互第37-38页
第五章 情报大数据模块设计与实现第38-58页
    5.1 环境搭建第38页
    5.2 分布式大数据平台搭建第38-45页
        5.2.1 Spark集群搭建与配置第39-40页
        5.2.2 Hadoop集群搭建与配置第40-41页
        5.2.3 KafKa分布式消息系统第41-42页
        5.2.4 Sqoop2与MySQL第42-43页
        5.2.5 SSH免密码登陆第43-45页
    5.3 模块功能实现第45-55页
        5.3.1 消息传递格式第45-46页
        5.3.2 经过ETL后的数据格式第46页
        5.3.3 多字段检索第46-47页
        5.3.4 社区发现第47-49页
        5.3.5 重点人员查找第49-50页
        5.3.6 话单分析第50-53页
        5.3.7 人员时间轨迹分析第53-54页
        5.3.8 案件展现第54页
        5.3.9 社区人员位置分析第54页
        5.3.10 人员交易分析第54-55页
        5.3.11 数据更新第55页
    5.4 系统优化第55-58页
第六章 社区发现算法和重点人员查找算法研究第58-62页
    6.1 LPA算法第58-60页
    6.2 PageRank算法第60-62页
第七章 总结与展望第62-63页
    7.1 论文总结第62页
    7.2 下一步工作第62-63页
参考文献第63-66页
致谢第66-67页
攻读硕士期间参与的工程项目和发表的论文第67-68页
    参与的工程项目第67页
    发表的论文第67-68页
学位论文评阅及答辩情况表第68页

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