| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 本文的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要工作和组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关核心技术详述 | 第14-22页 |
| 2.1 云计算 | 第14-15页 |
| 2.2 Hadoop | 第15-18页 |
| 2.2.1 分布式文件系统HDFS | 第15-17页 |
| 2.2.2 分布式计算框架Map/Reduce | 第17-18页 |
| 2.3 Hive | 第18-20页 |
| 2.4 Sqoop | 第20-22页 |
| 第3章 系统的功能分析与模块设计 | 第22-31页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第22-23页 |
| 3.2 系统功能分析与设计 | 第23-25页 |
| 3.3 系统核心结构设计 | 第25-31页 |
| 3.3.1 系统的流程设计 | 第25-26页 |
| 3.3.2 系统的模块设计 | 第26-28页 |
| 3.3.3 系统的物理结构和软件结构 | 第28-31页 |
| 第4章 系统日志挖掘的详细设计 | 第31-41页 |
| 4.1 Map/Reduce框架在分析任务中的应用 | 第31-32页 |
| 4.2 清理任务的设计 | 第32-35页 |
| 4.3 TopK任务的设计 | 第35-38页 |
| 4.4 Hive统计任务的设计 | 第38-41页 |
| 第5章 系统平台的搭建和核心功能的展现 | 第41-48页 |
| 5.1 Demo系统的软硬件环境 | 第41-42页 |
| 5.2 Hadoop平台的搭建 | 第42-44页 |
| 5.3 Hive及其他框架的搭建 | 第44-45页 |
| 5.4 核心功能的实现和展示 | 第45-48页 |
| 第6章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |