面向批量处理的大数据中心检索关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 大数据中心检索问题 | 第12-15页 |
| 1.2.2 大数据中心计算平台 | 第15-18页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第18页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 相关知识 | 第20-32页 |
| 2.1 大数据概述 | 第20-23页 |
| 2.1.1 大数据的定义及特征 | 第20-21页 |
| 2.1.2 大数据关键技术 | 第21-23页 |
| 2.2 大数据中心概述 | 第23-25页 |
| 2.2.1 大数据中心的定义及特征 | 第23-24页 |
| 2.2.2 大数据中心上计算的特征 | 第24-25页 |
| 2.3 数据检索关键技术 | 第25-28页 |
| 2.3.1 数据查询技术 | 第26-28页 |
| 2.3.2 数据布局技术 | 第28页 |
| 2.4 Hadoop | 第28-31页 |
| 2.4.1 Hadoop系统架构 | 第28-29页 |
| 2.4.2 Hadoop主要组件 | 第29-31页 |
| 2.4.3 Hadoop的调度方法 | 第31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 面向批量处理的大数据混合索引模型 | 第32-50页 |
| 3.1 一种多规则信息过滤模型BDIMFM | 第32-36页 |
| 3.1.1 基本思想 | 第32-33页 |
| 3.1.2 多维查询过滤机制 | 第33-36页 |
| 3.2 BDIMFM的部署策略 | 第36-39页 |
| 3.3 大数据混合索引模型MRM | 第39-42页 |
| 3.3.1 MRM的体系结构 | 第39-40页 |
| 3.3.2 MRM的创建 | 第40-42页 |
| 3.4 查询流程 | 第42-43页 |
| 3.5 实验与性能分析 | 第43-49页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第43-45页 |
| 3.5.2 实验方法与性能分析 | 第45-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于关联分析的大数据中心负载均衡算法 | 第50-66页 |
| 4.1 Hadoop的负载均衡策略 | 第50-52页 |
| 4.2 基于关联分析的Hadoop负载均衡算法 | 第52-61页 |
| 4.2.1 问题建模 | 第53-55页 |
| 4.2.2 RBmILC算法基本思想 | 第55页 |
| 4.2.3 负载监测模块 | 第55-57页 |
| 4.2.4 负载预测模块 | 第57-60页 |
| 4.2.5 负载迁移模块 | 第60-61页 |
| 4.3 实验与性能分析 | 第61-64页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第61-62页 |
| 4.3.2 实验方法与性能分析 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 一种多层次Hadoop系统设计 | 第66-82页 |
| 5.1 Hadoop可扩展性及可靠性分析 | 第66-68页 |
| 5.1.1 数据管理 | 第66页 |
| 5.1.2 任务管理 | 第66-68页 |
| 5.2 多层次Hadoop | 第68-75页 |
| 5.2.1 体系结构 | 第68-69页 |
| 5.2.2 通信机制 | 第69-73页 |
| 5.2.3 备份机制 | 第73-74页 |
| 5.2.4 选举机制 | 第74-75页 |
| 5.3 关键组件设计 | 第75-77页 |
| 5.3.1 Master层 | 第75-76页 |
| 5.3.2 Region层 | 第76-77页 |
| 5.3.3 Slave层 | 第77页 |
| 5.4 实验与性能分析 | 第77-81页 |
| 5.4.1 实验环境 | 第77-78页 |
| 5.4.2 实验方法与性能分析 | 第78-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第82-83页 |
| 6.2 下一步工作 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 作者简历 | 第89页 |
