| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-18页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要的问题 | 第14-15页 |
| 1.4 解决问题和创新点 | 第15-16页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 2 Top-k 查询算法概述、相关技术及实验平台介绍 | 第18-34页 |
| 2.1 Top-k 查询问题概述 | 第18-21页 |
| 2.1.1 查询模式 | 第18-20页 |
| 2.1.2 数据访问方法 | 第20页 |
| 2.1.3 数据和查询的确定性 | 第20-21页 |
| 2.1.4 排名函数 | 第21页 |
| 2.2 典型的 top-k 查询介绍 | 第21-25页 |
| 2.2.1 集中式数据库的 top-k 查询算法 | 第21-24页 |
| 2.2.2 分布式数据库的 top-k 查询算法 | 第24-25页 |
| 2.3 并行编程模型及优化技术介绍 | 第25-27页 |
| 2.3.1 并行编程模型-MapReduce 简介 | 第25-26页 |
| 2.3.2 MapReduce 编程模型理念和原理 | 第26-27页 |
| 2.4 分布式实验平台概述 | 第27-32页 |
| 2.4.1 Hadoop 概述 | 第27页 |
| 2.4.2 Hadoop 的基本结构 | 第27-28页 |
| 2.4.3 Hadoop 的优势 | 第28-29页 |
| 2.4.4 Hadoop 的工作原理 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 基于 MapReduce 的 top-k 查询算法 PCMRA | 第34-54页 |
| 3.1 典型 top-k 查询算法的分析 | 第34-35页 |
| 3.2 数学模型建立 | 第35-38页 |
| 3.3 预处理结构 | 第38-47页 |
| 3.3.1 COIT 表建立 | 第38-45页 |
| 3.3.2 数据映射策略 | 第45-47页 |
| 3.4 Top-k 查询算法-PCMRA | 第47-52页 |
| 3.4.1 PCMRA 算法工作原理 | 第47-48页 |
| 3.4.2 PCMRA 算法伪代码 | 第48-49页 |
| 3.4.3 PCMRA 算法流程图 | 第49页 |
| 3.4.4 PCMRA 算法处理示例 | 第49-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 4 实验仿真与分析 | 第54-68页 |
| 4.1 Hadoop 环境搭建 | 第54-59页 |
| 4.1.1 JDK 安装和 Java 环境变量配置 | 第54-55页 |
| 4.1.2 SSH 无密码验证配置 | 第55-56页 |
| 4.1.3 Hadoop 安装 | 第56-58页 |
| 4.1.4 Hadoop 启动 | 第58-59页 |
| 4.2 实验配置 | 第59-61页 |
| 4.2.1 实验环境 | 第59页 |
| 4.2.2 对比实验 | 第59页 |
| 4.2.3 数据集 | 第59-60页 |
| 4.2.4 实验参数 | 第60页 |
| 4.2.5 性能指标 | 第60页 |
| 4.2.6 查询设定 | 第60-61页 |
| 4.3 性能分析 | 第61-65页 |
| 4.3.1 均匀分布数据分析 | 第61-63页 |
| 4.3.2 高斯分布数据分析 | 第63-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-68页 |
| 5 总结和展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 个人简历 | 第75页 |
| 发表的学术论文 | 第75-76页 |
