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MapReduce模型下基于SR树的Reverse Skyline查询算法研究

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

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