基于Hadoop的虚拟筛选数据管理和并行对接研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·云计算发展现状 | 第8-10页 |
| ·云平台虚拟筛选研究现状 | 第10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-11页 |
| ·文章的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 相关技术 | 第12-29页 |
| ·Hadoop简介 | 第12-13页 |
| ·Hadoop关键技术 | 第13-22页 |
| ·HDFS | 第13-17页 |
| ·MapReduce | 第17-22页 |
| ·Hive | 第22-29页 |
| ·体系结构 | 第22-23页 |
| ·数据存储结构 | 第23-24页 |
| ·数据模型及HQL | 第24-27页 |
| ·Hive与传统关系数据库的异同 | 第27-29页 |
| 第三章 虚拟筛选数据管理和并行对接设计方案 | 第29-42页 |
| ·需求分析 | 第29-30页 |
| ·整体架构 | 第30-31页 |
| ·基于Hive的虚拟筛选云数据库研究与设计 | 第31-36页 |
| ·元数据表研究与设计 | 第31-34页 |
| ·数据解析 | 第34-35页 |
| ·数据加载 | 第35-36页 |
| ·Hive查询优化 | 第36-39页 |
| ·从Map/Reduce分配角度优化 | 第36-38页 |
| ·从HQL角度优化 | 第38-39页 |
| ·基于MapReduce的分子对接研究与设计 | 第39-42页 |
| ·Dock6调用关键问题 | 第39-40页 |
| ·MapReduce实现分子对接思路 | 第40-42页 |
| 第四章 虚拟筛选数据管理和并行对接实现 | 第42-55页 |
| ·项目开发与部署 | 第42-46页 |
| ·集群节点及硬件环境 | 第42页 |
| ·软件环境 | 第42-43页 |
| ·Hive框架部署 | 第43-45页 |
| ·HDFS地址映射 | 第45-46页 |
| ·虚拟筛选云数据库构建 | 第46-49页 |
| ·创建元数据表 | 第46-47页 |
| ·MapReduce实现数据解析 | 第47-49页 |
| ·数据加载 | 第49页 |
| ·MapReduce分子对接实现 | 第49-52页 |
| ·Map task | 第49-51页 |
| ·Reduce task | 第51-52页 |
| ·示范应用测试 | 第52-55页 |
| ·实验描述 | 第52页 |
| ·实验结果 | 第52-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·全文总结 | 第55-56页 |
| ·未来展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 在学期间的研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
