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百度外卖大数据精细化调度系统研究

学位论文数据集第3-5页
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 大数据调度系统发展现状第14-17页
        1.1.1 大数据调度的现状第14-15页
        1.1.2 国内外研究现状第15-17页
    1.2 研究意义第17-18页
        1.2.1 理论的意义第17页
        1.2.2 实践的意义第17-18页
    1.3 研究方法第18页
    1.4 论文结构第18-20页
第二章 大数据技术与调度系统理论第20-33页
    2.1 大数据技术简介第20-22页
        2.1.1 概述第20-21页
        2.1.2 大数据技术的体系分类第21-22页
    2.2 大数据技术流程及技术第22-29页
        2.2.1 大数据技术流程第22-26页
        2.2.2 大数据技术技术及方法第26-28页
        2.2.3 大数据技术工具第28-29页
    2.3 调度系统理论第29-32页
        2.3.1 体系结构第29-30页
        2.3.2 分布式调度系统构建第30-32页
    2.4 本章小结第32-33页
第三章 基于百度外卖大数据分布式调度的需求分析第33-44页
    3.1 百度外卖大数据的业务流程第33-37页
        3.1.1 大数据采集第33-34页
        3.1.2 大数据ETL第34-35页
        3.1.3 大数据存储与查询引擎第35页
        3.1.4 大数据挖掘第35-36页
        3.1.5 大数据可视化第36-37页
    3.2 大数据的调度的需求分析第37-42页
        3.2.1 数据的扇入扇出关系梳理第37-39页
        3.2.2 协作参数一致性第39-40页
        3.2.3 数据质量实时Check第40页
        3.2.4 基于字段精细化回溯第40-42页
        3.2.5 数据信号灯第42页
        3.2.6 需求结果分析第42页
    3.3 小结第42-44页
第四章 百度外卖大数据分布式调度的体系设计第44-60页
    4.1 百度外卖大数据平台的系统设计第44-50页
        4.1.1 大数据平台的架构第44-46页
        4.1.2 数据采集第46-47页
        4.1.3 数据交换CDC (Change Data Capture)第47-48页
        4.1.4 OLAP分析设计第48-50页
    4.2 百度外卖大数据的调度系统设计第50-59页
        4.2.1 调度系统整体功能整理第50-54页
        4.2.2 调度设计第54-55页
        4.2.3 任务初始化第55-56页
        4.2.4 任务执行第56-58页
        4.2.5 故障恢复第58-59页
    4.3 小结第59-60页
第五章 百度外卖大数据分布式调度实证分析第60-76页
    5.1 大数据异构数据交换研究第60-65页
        5.1.1 异构数据交换问题分析第60页
        5.1.2 开放式ETL介绍第60页
        5.1.3 开放式ETL处理流程第60-63页
        5.1.4 开放式ETL关键实现第63-64页
        5.1.5 调度系统算子引用使用第64-65页
    5.2 数据上下游血缘关系分析第65-71页
        5.2.1 数据上下游问题分析第65-66页
        5.2.2 血缘关系介绍第66-68页
        5.2.3 Druid解析过程分析第68-70页
        5.2.4 开放式ETL算子中血缘关系第70-71页
    5.3 最小单元调度第71-75页
        5.3.1 基于表调度的问题第71页
        5.3.2 串联关系识别第71-73页
        5.3.3 最小运行单元第73页
        5.3.4 最小运行单元效率提升第73-75页
    5.4 小结第75-76页
第六章 结论第76-77页
参考文献第77-80页
作者简介第80-81页
导师简介第81-82页
致谢第82-83页
专业学位硕士研究生学位论文答辩委员会决议书第83-84页

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