| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究内容背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 智能交通云平台功能需求 | 第14-16页 |
| 1.3 论文的主要贡献与创新 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 并行化交通云计算平台技术基础 | 第19-30页 |
| 2.1 Hadoop架构简介 | 第19-25页 |
| 2.1.1 MapReduce并行计算框架简介 | 第20-21页 |
| 2.1.2 MapReduce工作原理 | 第21-23页 |
| 2.1.3 HDFS分布式文件系统简介 | 第23-25页 |
| 2.2 HBase分布式数据库简介 | 第25-27页 |
| 2.3 Cloud Foundry平台简介 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于Hadoop交通信息并行处理云平台设计 | 第30-40页 |
| 3.1 交通信息并行处理云平台架构概述 | 第31-32页 |
| 3.2 交通基础服务解决方案 | 第32-35页 |
| 3.2.1 数据存储中心统一化服务设计方案 | 第33-34页 |
| 3.2.2 并行集群整合服务设计方案 | 第34-35页 |
| 3.3 交通应用架构解决方案 | 第35-37页 |
| 3.3.1 交通核心应用 | 第36-37页 |
| 3.3.2 交通智慧应用 | 第37页 |
| 3.4 Hadoop集群与交通云平台整合设计方案 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 交通信息并行处理云平台实现 | 第40-64页 |
| 4.1 分布式计算与存储平台部署实现 | 第40-43页 |
| 4.1.1 Hadoop平台部署实现 | 第40-41页 |
| 4.1.2 HBase平台部署实现 | 第41-43页 |
| 4.2 交通基础服务体系扩展实现 | 第43-45页 |
| 4.2.1 数据存储中心统一化服务实现方案 | 第44-45页 |
| 4.2.2 并行集群整合服务实现方案 | 第45页 |
| 4.3 基于Socket实现Hadoop集群与交通云平台的整合 | 第45-54页 |
| 4.3.1 整合流程分析 | 第45-47页 |
| 4.3.2 Socket客户端功能及开发流程 | 第47-49页 |
| 4.3.3 Socket服务器功能及开发流程 | 第49-52页 |
| 4.3.4 交通信息并行处理云平台对外功能 | 第52-54页 |
| 4.4 基于MapReduce交通热点计算应用案例实现 | 第54-62页 |
| 4.4.1 交通应用架构概述 | 第54-55页 |
| 4.4.2 交通热点计算应用实现 | 第55-62页 |
| 4.4.3 交通热点查询应用实现 | 第62页 |
| 4.5 平台整合方案可行性验证 | 第62-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 交通信息并行处理云平台整合结果与分析 | 第64-73页 |
| 5.1 分布式集群部署结果与分析 | 第64-66页 |
| 5.1.1 Hadoop集群部署结果展示 | 第64-65页 |
| 5.1.2 HBase集群部署结果展示 | 第65-66页 |
| 5.2 云平台拓展服务结果与分析 | 第66-67页 |
| 5.3 并行处理云平台整合结果与分析 | 第67-69页 |
| 5.4 基于MapReduce交通热点应用计算结果与分析 | 第69-71页 |
| 5.4.1 交通核心应用结果展示 | 第69-70页 |
| 5.4.2 交通智慧应用结果展示 | 第70-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第73-76页 |
| 6.1 全文总结 | 第73-74页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第79-80页 |
