基于Hadoop的个人综合积分数据处理系统设计与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 个人综合积分系统研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 个人综合积分系统概述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 个人综合积分系统在国内应用的现状 | 第12-14页 |
| 1.3 个人综合积分数据特点 | 第14页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第15-18页 |
| 第二章 关键技术分析 | 第18-28页 |
| 2.1 相关技术的选择 | 第18页 |
| 2.2 HDFS分布式文件系统 | 第18-20页 |
| 2.2.1 HDFS简介 | 第18-19页 |
| 2.2.2 HDFS的主要特点为 | 第19-20页 |
| 2.3 HBASE分布式数据库 | 第20-21页 |
| 2.3.1 HBase简介 | 第20页 |
| 2.3.2 HBase与关系型数据库的区别 | 第20-21页 |
| 2.4 MAPREDUCE并行计算模型 | 第21-24页 |
| 2.4.1 MapReduce简介 | 第21-22页 |
| 2.4.2 MapReduce的资源管理器 | 第22-24页 |
| 2.5 HIVE数据仓库工具 | 第24-25页 |
| 2.5.1 Hive简介 | 第24页 |
| 2.5.2 Hive与数据库的区别 | 第24-25页 |
| 2.6 PO ST GRESQL数据库 | 第25页 |
| 2.7 其他关键技术 | 第25-26页 |
| 2.8 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 个人综合积分数据处理系统设计与实现 | 第28-56页 |
| 3.1 需求分析 | 第28-32页 |
| 3.1.1 个人综合积分系统需求 | 第28-29页 |
| 3.1.2 数据处理系统需求分析 | 第29-32页 |
| 3.2 个人综合积分系统总体设计 | 第32-40页 |
| 3.2.1 个人综合积分系统总体设计 | 第32-34页 |
| 3.2.2 数据处理系统架构设计 | 第34-36页 |
| 3.2.3 积分数据存储设计 | 第36-38页 |
| 3.2.4 系统网络架构设计 | 第38-39页 |
| 3.2.5 数据安全性设计 | 第39-40页 |
| 3.3 数据处理系统设计与实现 | 第40-55页 |
| 3.3.1 积分数据文件处理模块设计与实现 | 第41-45页 |
| 3.3.2 积分数据处理模块设计与实现 | 第45-47页 |
| 3.3.3 积分账户管理模块设计与实现 | 第47-48页 |
| 3.3.4 积分生成汇总设计与实现 | 第48-50页 |
| 3.3.5 统计报表模块设计与实现 | 第50-51页 |
| 3.3.6 数据同步模块设计与实现 | 第51-53页 |
| 3.3.7 数据备份模块设计与实现 | 第53-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 数据处理系统部署与应用 | 第56-66页 |
| 4.1 系统部署情况 | 第56-60页 |
| 4.1.1 系统运行环境 | 第56-57页 |
| 4.1.2 系统的部署策略 | 第57-58页 |
| 4.1.3 Hadoop部署策略 | 第58-59页 |
| 4.1.4 HBase数据库部署策略 | 第59-60页 |
| 4.2 系统性能测试与效果分析 | 第60-64页 |
| 4.2.1 系统性能测试过程 | 第60-62页 |
| 4.2.2 系统性能测试与应用效果展示 | 第62-64页 |
| 4.3 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第66-67页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 个人简历、在学期间发表的论文与研究成果 | 第72页 |
