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分布式环境下大数据组织与管理关键技术的研究

摘要第1-12页
ABSTRACT第12-15页
第一章 绪论第15-39页
   ·研究背景第15-22页
     ·大数据第16-18页
     ·大数据处理技术框架第18-20页
     ·大数据组织管理挑战性问题及其研究意义第20-22页
   ·相关研究工作第22-34页
     ·分布式文件系统第22-23页
     ·分布式数据管理平台第23-26页
     ·数据组织与管理第26-34页
   ·本文的工作与创新第34-37页
     ·主要研究工作第34-36页
     ·主要创新点第36-37页
   ·论文结构第37-39页
第二章 基于混合范围一致性Hash的数据划分方法第39-55页
   ·问题描述第39-40页
   ·相关研究第40-44页
     ·No SQL数据库数据划分技术第40-43页
     ·基于Key的多维查询第43-44页
   ·基于混合范围一致性Hash的数据划分方法第44-49页
     ·一致性Hash划分方法第44-46页
     ·混合范围一致性Hash划分方法第46-49页
   ·实验分析第49-54页
     ·实验设置第50页
     ·数据加载能力第50-51页
     ·Workload A——更新为主第51页
     ·Workload B——读为主第51-52页
     ·Workload E——范围操作第52-53页
     ·多维操作第53-54页
   ·本章小结第54-55页
第三章 基于负载感知的数据块分配策略第55-69页
   ·问题描述第55-56页
   ·相关研究第56-57页
     ·No SQL数据库数据块分配研究第56-57页
     ·负载均衡策略第57页
   ·前提假设第57-58页
   ·基于负载感知的数据块分配策略第58-62页
     ·节点负载第58-61页
     ·数据分布策略第61-62页
   ·实验分析第62-67页
     ·实验设置第62-63页
     ·实验结果及实验分析第63-67页
   ·本章小结第67-69页
第四章 基于超图模型的数据块重分配策略第69-91页
   ·问题描述第69-71页
     ·相关定义第69-70页
     ·No SQL数据库的数据块重分配第70-71页
   ·相关研究第71-72页
     ·数据块相关度第71-72页
     ·超图划分第72页
   ·预备知识第72-76页
     ·应用场景第73页
     ·超图模型第73-76页
   ·基于超图的数据块重分配(FASBH)第76-80页
     ·FASBH的超图模型第77页
     ·迭代划分超图第77-79页
     ·基于代价的数据块重分配(CBRA)第79-80页
   ·实验分析第80-89页
     ·实验设置第80-82页
     ·实验总体性能比较第82-83页
     ·性能因素——Rat第83-85页
     ·性能因素——Operation Window第85-86页
     ·性能因素——UBfactor第86-87页
     ·性能因素——UBN第87-88页
     ·性能因素——LBN第88-89页
   ·本章小结第89-91页
第五章 基于主题的微博实时分布式索引第91-115页
   ·问题描述第91-93页
   ·相关研究第93-95页
     ·主题模型第93-94页
     ·实时搜索第94-95页
   ·Twitter-LDA模型第95-97页
   ·基于主题的分布式实时索引的架构第97-100页
     ·数据预处理第98-99页
     ·索引模块第99-100页
     ·搜索模块第100页
     ·排名算法第100页
   ·索引及搜索实现第100-109页
     ·索引实现第100-105页
     ·搜索处理第105-106页
     ·其他考虑第106-109页
   ·实验分析第109-113页
     ·实验设置第109-110页
     ·索引有效性第110页
     ·搜索有效性第110-112页
     ·搜索完整率第112页
     ·可扩展性第112-113页
   ·本章小结第113-115页
第六章 结论与展望第115-117页
   ·工作总结第115-116页
   ·研究展望第116-117页
致谢第117-119页
参考文献第119-133页
作者在学期间取得的学术成果第133-137页
 发表的学术论文第133-135页
 研究成果第135-137页
攻读博士学位期间参与的科研项目第137页

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