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基于Hadoop的交通物流大数据处理系统设计与实现

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 研究目标及内容第11-12页
    1.4 本文章节安排第12-13页
第二章 系统需求分析及架构设计第13-25页
    2.1 系统需求分析第13-17页
        2.1.1 交通物流大数据处理业务概述第13页
        2.1.2 交通物流大数据处理面临的问题第13-14页
        2.1.3 交通物流大数据处理系统的功能性需求第14-17页
    2.2 系统架构设计第17-24页
        2.2.1 交通物流大数据处理系统的设计目标第17页
        2.2.2 功能视图第17-19页
        2.2.3 逻辑视图第19-22页
        2.2.4 部署视图第22-23页
        2.2.5 系统的实现环境第23-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第三章 支持部分并行的 MAPREDUCE 工作流执行优化第25-53页
    3.1 MAPREDUCE 作业执行框架及 OOZIE 工作流引擎技术剖析第25-33页
        3.1.1 MapReduce 作业提交及初始化过程分析第25-29页
        3.1.2 MapReduce 任务调度分析第29-31页
        3.1.3 Oozie 工作流引擎技术剖析第31-33页
    3.2 优化方案的设计与实现第33-48页
        3.2.1 MapReduce 工作流执行效率分析第33-34页
        3.2.2 优化方案基本思路第34-35页
        3.2.3 优化方案设计第35-41页
        3.2.4 优化方案实现第41-48页
    3.3 实验验证第48-52页
        3.3.1 实验环境第48-49页
        3.3.2 实验设计第49页
        3.3.3 实验结果及分析第49-52页
    3.4 本章小结第52-53页
第四章 核心模块的设计与实现第53-67页
    4.1 数据处理组件集成开发环境第53-58页
        4.1.1 组件开发环境第53-54页
        4.1.2 测试沙箱管理模块第54-56页
        4.1.3 测试沙箱连接器第56-58页
    4.2 测试沙箱系统第58-62页
        4.2.1 测试沙箱代理服务器第58-61页
        4.2.2 测试沙箱分配模块第61-62页
    4.3 集群监控工具第62-64页
    4.4 服务接口层第64-65页
    4.5 本章小结第65-67页
第五章 系统验证及应用第67-77页
    5.1 系统测试第67-70页
        5.1.1 功能测试第67-68页
        5.1.2 性能测试第68-70页
    5.2 系统应用第70-76页
        5.2.1 运行实例第70-75页
        5.2.2 应用效果及分析第75-76页
    5.3 本章小结第76-77页
第六章 总结与展望第77-79页
    6.1 工作总结第77-78页
    6.2 下一步工作第78-79页
参考文献第79-83页
附录第83-87页
致谢第87-89页
攻读硕士学位期间已发表的学术论文第89-91页

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