| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 海量数据处理 | 第9-10页 |
| 1.2.2 浮动车数据可视化 | 第10页 |
| 1.3 本文具体内容和组织结构 | 第10-13页 |
| 第二章 海量数据处理相关知识 | 第13-25页 |
| 2.1 Hadoop相关技术简介 | 第13-19页 |
| 2.1.1 Hadoop平台 | 第13页 |
| 2.1.2 Hadoop分布式文件系统HDFS | 第13-15页 |
| 2.1.3 Hadoop分布式计算框架MapReduce | 第15-17页 |
| 2.1.4 Hadoop数据仓库工具Hive | 第17-19页 |
| 2.1.5 Hadoop生态系统其他组件 | 第19页 |
| 2.2 地理信息大数据处理技术 | 第19-22页 |
| 2.2.1 地理信息系统简述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 ArcGIS简述 | 第20页 |
| 2.2.3 GIS-Tools-for-Hadoop模块 | 第20-22页 |
| 2.3 空间索引 | 第22-24页 |
| 2.3.1 空间索引概述 | 第22-23页 |
| 2.3.2 网格索引 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 海量浮动车数据处理平台搭建 | 第25-31页 |
| 3.1 软硬件环境 | 第25页 |
| 3.2 Hadoop安装过程 | 第25-28页 |
| 3.3 Hive安装过程 | 第28-29页 |
| 3.4 HadoopEclipse交互 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 载客热点区域挖掘与可视化 | 第31-56页 |
| 4.1 数据准备 | 第32-38页 |
| 4.1.1 浮动车数据 | 第32-34页 |
| 4.1.2 地图数据 | 第34-37页 |
| 4.1.3 数据上传HDFS | 第37-38页 |
| 4.2 热点区域挖掘 | 第38-49页 |
| 4.2.1 MapReduceJob1 | 第39-46页 |
| 4.2.2 MapReduceJob2 | 第46-49页 |
| 4.3 热点区域ArcGIS可视化 | 第49-55页 |
| 4.3.1 创建Hive表 | 第50-52页 |
| 4.3.2 Hive空间查询 | 第52-53页 |
| 4.3.3 生成要素类 | 第53-54页 |
| 4.3.4 ArcGIS可视化 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 5.1 总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |