云平台零部件系统研发与海量小文件存储研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 论文的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 云计算研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 海量小文件存储研究 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容与组织结构 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关技术研究 | 第17-24页 |
| 2.1 多租户架构 | 第17-19页 |
| 2.2 Hadoop技术 | 第19-22页 |
| 2.2.1 Hadoop技术概述 | 第19页 |
| 2.2.2 HDFS柜架 | 第19-21页 |
| 2.2.3 Hadoop小文件存储技术 | 第21-22页 |
| 2.3 SSH框架 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 零部件销售系统需求分析与设计 | 第24-47页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第24-33页 |
| 3.1.1 基础数据管理模块 | 第26-28页 |
| 3.1.2 采购管理模块 | 第28-30页 |
| 3.1.3 库存管理模块 | 第30-32页 |
| 3.1.4 海量图片文件存储模块 | 第32-33页 |
| 3.2 数据库设计 | 第33-41页 |
| 3.2.1 数据库概念模型 | 第34-36页 |
| 3.2.2 数据库表 | 第36-41页 |
| 3.3 详细设计 | 第41-46页 |
| 3.3.1 零部件基础数据管理 | 第41-42页 |
| 3.3.2 零部件采购业务 | 第42-43页 |
| 3.3.3 零部件库存业务 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 零部件销售系统开发和实现 | 第47-67页 |
| 4.1 开发环境 | 第47页 |
| 4.2 系统开发 | 第47-62页 |
| 4.2.1 基础数据管理模块 | 第48-54页 |
| 4.2.2 零部件采购管理模块 | 第54-58页 |
| 4.2.3 零部件库存管理模块 | 第58-62页 |
| 4.3 系统展示 | 第62-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 海量图片文件存储研究 | 第67-86页 |
| 5.1 海量图片文件存储方案 | 第67-71页 |
| 5.1.1 海量图片文件分组 | 第68-69页 |
| 5.1.2 海量图片文件合并 | 第69-71页 |
| 5.1.3 海量图片文件检索 | 第71页 |
| 5.2 海量图片存储实现 | 第71-74页 |
| 5.2.1 图片文件分组实现 | 第71-72页 |
| 5.2.2 图片文件合并实现 | 第72-73页 |
| 5.2.3 图片文件检索实现 | 第73-74页 |
| 5.3 数据集和实验环境搭建 | 第74-77页 |
| 5.3.1 数据集 | 第74-75页 |
| 5.3.2 实验环境 | 第75页 |
| 5.3.3 Hadoop平台搭建 | 第75-77页 |
| 5.4 对比方法 | 第77-81页 |
| 5.4.1 单文件 | 第77-78页 |
| 5.4.2 SequenceFile | 第78-80页 |
| 5.4.3 MapFile | 第80-81页 |
| 5.5 对比实验与结果分析 | 第81-83页 |
| 5.5.1 名称节点内存消耗对比实验 | 第81页 |
| 5.5.2 海量图片上传时间对比实验 | 第81-82页 |
| 5.5.3 海量图片读取时间对比实验 | 第82-83页 |
| 5.6 零部件销售系统海量图片文件存储实现 | 第83-85页 |
| 5.7 本章小结 | 第85-86页 |
| 总结与展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第92页 |
