| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的研究工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织及内容安排 | 第13-15页 |
| 第2章 相关技术与研究 | 第15-28页 |
| 2.1 Hadoop简介 | 第15-19页 |
| 2.1.1 Hadoop资源分配和作业调度 | 第15-17页 |
| 2.1.2 Map任务执行过程 | 第17页 |
| 2.1.3 Reduce任务执行过程 | 第17-18页 |
| 2.1.4 Hadoop改进与发展 | 第18-19页 |
| 2.2 抽样与数理统计基础 | 第19-22页 |
| 2.2.1 基本的抽样方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 Bootstrap方法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 中心极限定理 | 第21-22页 |
| 2.3 基于DBMS的在线聚集查询方法的研究与进展 | 第22-23页 |
| 2.4 基于MapReduce的在线聚集查询方法的研究与进展 | 第23-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于Hadoop的在线聚集查询处理方法 | 第28-47页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 问题描述 | 第29页 |
| 3.3 基于Hadoop的在线聚集查询处理方法的基本思想 | 第29-32页 |
| 3.3.1 处理流程 | 第29-31页 |
| 3.3.2 方法的形式化描述 | 第31-32页 |
| 3.4 样本大小估计 | 第32-35页 |
| 3.5 基于Hadoop的随机抽样方法 | 第35-39页 |
| 3.5.1 简单抽样方法 | 第35-38页 |
| 3.5.2 分层抽样方法 | 第38-39页 |
| 3.6 实现 | 第39-46页 |
| 3.6.1 随机获取数据 | 第40-44页 |
| 3.6.2 迭代估计 | 第44-46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 实验与结果分析 | 第47-60页 |
| 4.1 实验环境 | 第47页 |
| 4.2 实验中用到的工具介绍 | 第47-50页 |
| 4.2.1 TPC-H简介 | 第47-49页 |
| 4.2.2 DBGEN | 第49-50页 |
| 4.3 实验设计与分析 | 第50-59页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第50-51页 |
| 4.3.2 聚集查询 | 第51页 |
| 4.3.3 实验设计与分析 | 第51-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
