| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-27页 |
| ·大数据来袭 | 第12-13页 |
| ·大数据存储 | 第13-19页 |
| ·人工管理阶段 | 第13-14页 |
| ·文件系统阶段 | 第14-15页 |
| ·数据库系统阶段 | 第15-17页 |
| ·非关系数据库—NOSQL | 第17-19页 |
| ·大数据处理 | 第19-23页 |
| ·MPI | 第19-20页 |
| ·MapReduce | 第20-21页 |
| ·Dryad | 第21页 |
| ·三种模型的异同 | 第21-23页 |
| ·云计算 | 第23-24页 |
| ·本文的主要工作 | 第24-25页 |
| ·本文的结构 | 第25-27页 |
| 第二章 Hadoop 平台的主要技术 | 第27-39页 |
| ·HDFS | 第27-31页 |
| ·HDFS 概述 | 第27-28页 |
| ·HDFS 架构分析 | 第28-30页 |
| ·数据块---Block | 第30页 |
| ·HDFS 的容错和故障处理 | 第30-31页 |
| ·HBase | 第31-35页 |
| ·HBase 简介 | 第31-33页 |
| ·HBase 的 Table 和 Region | 第33页 |
| ·HBase 的系统架构 | 第33-34页 |
| ·HBase 的存储文件 | 第34-35页 |
| ·MapReduce | 第35-38页 |
| ·MapReduce 简介 | 第35-36页 |
| ·MapReduce 执行过程 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于 HBase 的 Map 计算本地化方案 | 第39-50页 |
| ·HBase 的 MapReduce 数据访问过程分析 | 第39-43页 |
| ·系统结构 | 第39-41页 |
| ·数据分片 | 第41页 |
| ·数据读取 | 第41-43页 |
| ·HBase 的本地策略分析 | 第43-45页 |
| ·HBase 的 MapRedcue 访问方式的优缺点分析 | 第45页 |
| ·针对 HBase 的 Map 计算本地化方案 | 第45-49页 |
| ·设计思路 | 第45-47页 |
| ·关键技术 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第50-57页 |
| ·总体设计 | 第50页 |
| ·各个模块设计与实现 | 第50-56页 |
| ·文件获取模块 | 第50-52页 |
| ·数据分片模块 | 第52-53页 |
| ·任务分配模块 | 第53-54页 |
| ·数据读取模块 | 第54-56页 |
| ·Map 任务模块 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 实验验证 | 第57-64页 |
| ·测试目的和设计 | 第57-58页 |
| ·测试目的 | 第57页 |
| ·测试设计 | 第57-58页 |
| ·测试环境与部署 | 第58-59页 |
| ·搭建 Hadoop 云平台的先决条件 | 第58页 |
| ·Hadoop 平台的软硬件设置 | 第58-59页 |
| ·测试过程及结果分析 | 第59-63页 |
| ·测试过程描述 | 第59-60页 |
| ·在 1 亿条数据时的对比测试 | 第60-61页 |
| ·单列族多次数据的对比测试 | 第61-62页 |
| ·双列族条件下的对比测试 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结和展望 | 第64-66页 |
| ·工作总结 | 第64页 |
| ·前景展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第70页 |
