| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第8-10页 |
| 1 研究背景 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状与分析 | 第11-12页 |
| 1.2.1 集成式Skyline计算 | 第11页 |
| 1.2.2 分布式Skyline计算 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织架构 | 第13-14页 |
| 2 相关技术 | 第14-28页 |
| 2.1 Skyline算法 | 第14-18页 |
| 2.1.1 Skyline定义 | 第14-15页 |
| 2.1.2 集成Skyline计算算法 | 第15-18页 |
| 2.2 Hadoop平台 | 第18-22页 |
| 2.2.1 HDFS | 第18-19页 |
| 2.2.2 MapReduce模型 | 第19-22页 |
| 2.3 MapReduce模型下Skyline计算的划分方法 | 第22-27页 |
| 2.3.1 随机划分 | 第22-23页 |
| 2.3.2 网格划分 | 第23-25页 |
| 2.3.3 基于角度的划分 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于超平面投影的划分 | 第28-37页 |
| 3.1 基于超平面投影的划分定义 | 第28-30页 |
| 3.2 基于超平面投影的划分的优势分析 | 第30-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 MapReduce模型下基于超平面投影划分的Skyline计算 | 第37-46页 |
| 4.1 基本MR-HPP算法 | 第37-40页 |
| 4.2 优化MR-HPP算法 | 第40-45页 |
| 4.2.1 合并过滤阶段优化 | 第40-44页 |
| 4.2.2 Shuffle阶段优化 | 第44-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 实验 | 第46-56页 |
| 5.1 实验环境 | 第46-47页 |
| 5.1.1 实验软硬件环境 | 第46-47页 |
| 5.1.2 实验数据 | 第47页 |
| 5.2 实验性能评估 | 第47-54页 |
| 5.2.1 运行效率对比 | 第48-50页 |
| 5.2.2 局部结果集大小对比 | 第50-52页 |
| 5.2.3 FSR对比 | 第52-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |