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基于工作流的科学大数据查询处理技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第6-11页
   ·选题背景及研究意义第6-7页
   ·国内外研究现状第7-10页
   ·研究内容及主要创新点第10页
   ·论文组织结构第10-11页
第二章 基于工作流的科学大数据查询处理技术第11-25页
   ·虚拟化技术第11-14页
   ·科学数据查询处理技术第14-17页
     ·数据加载技术第14页
     ·基于MapReduce的科学数据查询分析第14-15页
     ·科学数据库第15-17页
   ·工作流技术第17-24页
     ·工作流概念第17-19页
     ·通用的科学工作流框架kepler Scientific Workflow第19-21页
     ·在线科学工作流onlineHPC第21-23页
     ·开源科学工作引擎Apache Taverna第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第三章 基于工作流的科学数据查询系统的设计第25-34页
   ·系统体系结构第25-31页
     ·系统架构第25-27页
     ·开发环境第27页
     ·工作流执行引擎流程第27-31页
   ·系统界面第31-33页
   ·本章小结第33-34页
第四章 科学大数据查询任务优化第34-66页
   ·SciDB科学大数据查询性能评估第34-39页
     ·SciDB架构及其主要特征第34-35页
     ·测试实验数据生成第35-36页
     ·实验过程第36-38页
     ·实验结果及分析第38-39页
   ·数据加载优化第39-48页
     ·数据加载优化方向分析第39-41页
     ·数据分割存储策略对查询的影响分析第41-44页
     ·自适应加载系统架构第44-45页
     ·FASTLoad系统架构第45-46页
     ·FASTLoad算法第46-48页
   ·FASTLoad算法性能评估第48-53页
     ·硬件环境第48页
     ·软件环境第48-49页
     ·测试数据来源第49页
     ·实验结果及分析第49-53页
   ·工作流调度第53-60页
     ·Business Workflow方式执行工作流第54-55页
     ·工作流调度算法第55-56页
     ·基于资源的工作流动态调度算法第56-59页
     ·RBDS算法描述第59-60页
   ·RBDS算法性能评估第60-65页
     ·实验环境第60-61页
     ·实验过程及结果分析第61-65页
   ·本章小结第65-66页
第五章 总结与展望第66-68页
   ·总结第66-67页
   ·展望第67-68页
参考文献第68-71页
图版第71-73页
表版第73页

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