| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关理论和技术 | 第14-23页 |
| 2.1 ReverseSkyline算法介绍 | 第14-17页 |
| 2.1.1 Skyline及DynamicSkyline介绍 | 第14-16页 |
| 2.1.2 ReverseSkyline查询介绍 | 第16-17页 |
| 2.2 Hadoop分布式计算框架 | 第17-20页 |
| 2.2.1 HDFS分布式存储系统 | 第18页 |
| 2.2.2 MapReduce编程模型 | 第18-19页 |
| 2.2.3 Yarn资源调度器 | 第19-20页 |
| 2.3 空间数据索引机制 | 第20-23页 |
| 2.3.1 空间数据 | 第20-21页 |
| 2.3.2 索引机制介绍 | 第21-23页 |
| 第3章 MRRSL算法总体设计 | 第23-34页 |
| 3.1 总体设计 | 第23-25页 |
| 3.2 索引的建立 | 第25-27页 |
| 3.3 算法预处理 | 第27-34页 |
| 3.3.1 过滤策略基本思想 | 第27-28页 |
| 3.3.2 候选过滤集的确定 | 第28-30页 |
| 3.3.3 判断过滤集的确定 | 第30-34页 |
| 第4章 MapReduce下基于索引的ReverseSkyline算法的实现 | 第34-44页 |
| 4.1 MRRSL算法的整体实现 | 第34-36页 |
| 4.1.1 MRRSL算法概述 | 第34-35页 |
| 4.1.2 MRRSL算法流程 | 第35-36页 |
| 4.2 预处理 | 第36-38页 |
| 4.3 MapReduce任务链 | 第38-44页 |
| 4.3.1 第一个MapReduce任务 | 第38-42页 |
| 4.3.2 第二个MapReduce任务 | 第42-44页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第44-52页 |
| 5.1 实验环境及数据 | 第44-45页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第45-52页 |
| 5.2.1 MRRSL算法与BBRS算法对比 | 第45-47页 |
| 5.2.2 过滤点集对算法的影响 | 第47-49页 |
| 5.2.3 基于网格划分算法的对比 | 第49-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 作者简介及在学期间所获研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |