灾害监测中海量数据的处理方法究
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.4 主要的研究内容 | 第14页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 2 相关技术介绍 | 第16-32页 |
| 2.1 云计算技术 | 第16-20页 |
| 2.1.1 虚拟化技术 | 第16-17页 |
| 2.1.2 分布式数据存储技术 | 第17-18页 |
| 2.1.3 海量数据管理技术和能耗管理技术 | 第18-19页 |
| 2.1.4 云监测技术 | 第19-20页 |
| 2.2 大数据技术 | 第20-30页 |
| 2.2.1 大数据架构 | 第20-21页 |
| 2.2.2 大数据存储和处理技术 | 第21-28页 |
| 2.2.3 hadoop分布式数据库：NoSQL | 第28-30页 |
| 2.2.4 大数据的分析查询技术 | 第30页 |
| 2.3 工作流技术 | 第30-32页 |
| 3 灾害监测中数据处理模型设计 | 第32-47页 |
| 3.1 需求分析 | 第32页 |
| 3.2 设计思想 | 第32-33页 |
| 3.3 数据存储模块的设计 | 第33-36页 |
| 3.3.1 openstack存储模块Swift | 第33-34页 |
| 3.3.2 hadoop的存储组件HDFS | 第34页 |
| 3.3.3 存储模块构建 | 第34-36页 |
| 3.4 计算处理模型的设计 | 第36-42页 |
| 3.4.1 任务的协调和任务管理 | 第36-38页 |
| 3.4.2 数据的去重 | 第38页 |
| 3.4.3 格式的清洗 | 第38-39页 |
| 3.4.4 数据流的处理 | 第39-42页 |
| 3.5 协调系统 | 第42-44页 |
| 3.6 分析模型的设计 | 第44-47页 |
| 3.6.1 Pig的运行 | 第45页 |
| 3.6.2 Pig的调用与实例分析 | 第45-47页 |
| 4 系统部署和性能测试 | 第47-52页 |
| 4.1 Hadoop平台的部署 | 第47-50页 |
| 4.1.1 系统环境的配置 | 第47页 |
| 4.1.2 Hadoop配置 | 第47-49页 |
| 4.1.3 Hadoop中的插件配置 | 第49-50页 |
| 4.2 系统模型性能测试分析 | 第50-52页 |
| 4.2.1 系统的数据处理测试 | 第50-51页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第51-52页 |
| 5 总结和展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
