寄递大数据分析系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 本课题研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第18-28页 |
| 2.1 HADOOP介绍 | 第18-22页 |
| 2.1.1 HDFS介绍 | 第18-20页 |
| 2.1.2 MapReduce介绍 | 第20-21页 |
| 2.1.3 YARN介绍 | 第21-22页 |
| 2.2 HIVE介绍 | 第22-23页 |
| 2.3 STORM介绍 | 第23-25页 |
| 2.4 FLUME介绍 | 第25-26页 |
| 2.5 KAFKA介绍 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 需求分析与概要设计 | 第28-40页 |
| 3.1 系统建设原则 | 第28页 |
| 3.2 现有系统瓶颈分析 | 第28-29页 |
| 3.3 需求分析 | 第29-34页 |
| 3.3.1 功能性需求 | 第29-31页 |
| 3.3.2 非功能需求 | 第31-32页 |
| 3.3.3 系统用例 | 第32-34页 |
| 3.4 概要设计 | 第34-39页 |
| 3.4.1 系统架构 | 第34-38页 |
| 3.4.2 网络拓扑 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 详细设计与实现 | 第40-54页 |
| 4.1 数据采集的实现 | 第40-44页 |
| 4.2 数据模型的设计 | 第44-46页 |
| 4.3 数据分析的实现 | 第46-51页 |
| 4.3.1 Hive数据分析的应用 | 第46-47页 |
| 4.3.2 MapReduce数据分析的应用 | 第47-50页 |
| 4.3.3 Storm数据分析的应用 | 第50-51页 |
| 4.4 数据展示的实现 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 系统搭建与测试验证 | 第54-66页 |
| 5.1 环境搭建 | 第54-60页 |
| 5.1.1 Hadoop的安装配置 | 第55-58页 |
| 5.1.2 Hive的安装配置 | 第58-59页 |
| 5.1.3 Storm的安装配置 | 第59-60页 |
| 5.2 系统测试 | 第60-63页 |
| 5.2.1 需求验证 | 第60-61页 |
| 5.2.2 性能测试 | 第61-63页 |
| 5.3 系统展示 | 第63-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 工作总结 | 第66-67页 |
| 6.2 工作展望 | 第67-68页 |
| 附录 | 第68-84页 |
| 附录一 算法源码 | 第68-77页 |
| 附录二 数据表设计 | 第77-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 个人简历、在学期间发表的论文与研究成果 | 第90页 |
