| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 云计算与大数据背景介绍 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内外大数据处理框架研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 国内外流连接算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第14-27页 |
| 2.1 大规模批处理系统 | 第14-17页 |
| 2.1.1 MapReduce计算架构 | 第14-17页 |
| 2.1.2 DAG计算模型 | 第17页 |
| 2.2 流式处理系统 | 第17-24页 |
| 2.2.1 流式计算系统架构 | 第18-21页 |
| 2.2.2 流处理状态持久化技术 | 第21-24页 |
| 2.3 其他相关技术 | 第24-26页 |
| 2.3.1 Kafka消息队列 | 第24-26页 |
| 2.3.2 内存数据库Redis | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于时间滑动窗口改进的流连接算法 | 第27-37页 |
| 3.1 基于滑动窗口的流连接算法及代价模型 | 第28-31页 |
| 3.1.1 相关概念描述 | 第28-29页 |
| 3.1.2 周期更新的滑动窗口的连接算法T-WJoin | 第29-31页 |
| 3.2 基于时间滑动窗口改进的流连接算法AT-WJoin | 第31-34页 |
| 3.2.1 滑动窗口设计 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于时间滑动窗口改进的流连接算法AT-WJoin | 第32-34页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于大数据平台的流连接并行化研究 | 第37-44页 |
| 4.1 流连接并行化分析 | 第37-38页 |
| 4.2 基于大数据平台的实时连接查询SP-Join框架 | 第38-43页 |
| 4.2.1 连接语义分割算法基本原理 | 第39-40页 |
| 4.2.2 基于一致性Hash改进的数据分发策略 | 第40-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于Storm的流连接算法设计与实现 | 第44-56页 |
| 5.1 Storm集群环境搭建 | 第44-49页 |
| 5.1.1 搭建zookeeper集群 | 第44-46页 |
| 5.1.2 相关依赖安装 | 第46-48页 |
| 5.1.3 Storm安装 | 第48-49页 |
| 5.2 基于Storm的数据流连接算法AT-WJoin | 第49-52页 |
| 5.2.1 数据流分发模块设计 | 第49-51页 |
| 5.2.2 数据流连接模块设计 | 第51-52页 |
| 5.2.3 数据流连接拓扑实现设计 | 第52页 |
| 5.3 实验结果对比分析 | 第52-55页 |
| 5.3.1 实验数据集 | 第52-53页 |
| 5.3.2 实验环境 | 第53页 |
| 5.3.3 实验结果分析 | 第53-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 论文总结 | 第56页 |
| 6.2 下一步工作 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写论文 | 第61-62页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第62-63页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
