| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 章节安排 | 第13-16页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第16-24页 |
| 2.1 HBase概述 | 第16-18页 |
| 2.1.1 HBase系统架构 | 第16-17页 |
| 2.1.2 HBase数据模型 | 第17-18页 |
| 2.2 海量数据处理技术 | 第18-23页 |
| 2.2.1 MapReduce模型 | 第18-20页 |
| 2.2.2 Storm框架 | 第20-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于Storm的物联网数据处理框架 | 第24-32页 |
| 3.1 物联网概述 | 第24-25页 |
| 3.1.1 物联网架构 | 第24页 |
| 3.1.2 物联网数据特点 | 第24-25页 |
| 3.2 物联网海量数据主要的处理技术 | 第25-27页 |
| 3.2.1 处理技术 | 第25-26页 |
| 3.2.2 存在的不足 | 第26-27页 |
| 3.3 基于Storm的物联网数据处理框架的整体设计 | 第27-30页 |
| 3.3.1 设计思路 | 第27页 |
| 3.3.2 整体架构 | 第27-29页 |
| 3.3.3 Storm的优化需求 | 第29页 |
| 3.3.4 处理框架的设计 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 Storm的优化与物联网数据处理模型的设计 | 第32-48页 |
| 4.1 cgroups的引入 | 第32-33页 |
| 4.1.1 cgroups在YARN中的应用 | 第32页 |
| 4.1.2 cgroups的功能 | 第32-33页 |
| 4.2 RIPBS策略的提出 | 第33-38页 |
| 4.2.1 RIPBS策略的设计思想 | 第33-35页 |
| 4.2.2 RIPBS策略的整体框架 | 第35-38页 |
| 4.3 基于RIPBS的数据处理模型的设计 | 第38-46页 |
| 4.3.1 设计思路 | 第38-39页 |
| 4.3.2 数据处理模型的设计 | 第39-42页 |
| 4.3.3 Spout读取数据源模块 | 第42-43页 |
| 4.3.4 Zookeeper集群的优化 | 第43-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 基于HBase的物联网数据存储中心设计与实现 | 第48-60页 |
| 5.1 存储中心整体设计 | 第48-51页 |
| 5.1.1 整体框架 | 第48-49页 |
| 5.1.2 模块流程与类图设计 | 第49-51页 |
| 5.2 存储中心的具体实现 | 第51-57页 |
| 5.2.1 注册模块 | 第51-53页 |
| 5.2.2 解析模块 | 第53-54页 |
| 5.2.3 存储模块 | 第54-55页 |
| 5.2.4 元数据模块 | 第55-56页 |
| 5.2.5 主备节点通信模块 | 第56-57页 |
| 5.3 存储中心的优势总结 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 平台的实施与性能评估 | 第60-70页 |
| 6.1 实验平台的搭建及配置 | 第60-65页 |
| 6.1.1 实验环境配置 | 第60-61页 |
| 6.1.2 实验平台搭建 | 第61-65页 |
| 6.2 RIPBS策略的性能评估 | 第65-66页 |
| 6.3 存储中心的性能评估 | 第66-68页 |
| 6.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 总结与展望 | 第70-72页 |
| 工作总结 | 第70-71页 |
| 工作展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第76-78页 |
| 论文发表 | 第76页 |
| 科研项目 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
