| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·生物信息资源的产生背景 | 第9-10页 |
| ·人类基因组计划 | 第9页 |
| ·1000美元基因组计划 | 第9-10页 |
| ·生物信息资源数据库研究背景 | 第10-13页 |
| ·生物信息资源数据库的发展和现状 | 第10-11页 |
| ·基于网络整合数据库研究背景 | 第11-13页 |
| ·国内生物信息学数据库发展现状 | 第13页 |
| ·并行处理海量数据技术的发展 | 第13-14页 |
| ·生物信息资源利用存在的问题 | 第14页 |
| ·研究概要 | 第14-16页 |
| 2 相关理论知识 | 第16-29页 |
| ·数据整合 | 第16-18页 |
| ·数据整合的目的 | 第16页 |
| ·生物信息资源数据库整合几种模式 | 第16-18页 |
| ·语义Web服务 | 第18-19页 |
| ·多Agent技术 | 第19-20页 |
| ·多Agent技术原理及特性 | 第19-20页 |
| ·Agent技术与语义Web服务相结合 | 第20页 |
| ·数据描述标准化 | 第20-22页 |
| ·扩展标记语言 | 第21页 |
| ·JSON数据 | 第21-22页 |
| ·元数据描述 | 第22-23页 |
| ·分布式优化查询处理技术 | 第23-25页 |
| ·分布式优化查询策略 | 第23-24页 |
| ·关键字与数据库关系的倒排索引 | 第24-25页 |
| ·并行处理上的Hash连接算法应用 | 第25-26页 |
| ·Simple-Hash-Join算法的流程 | 第25-26页 |
| ·并行Simple-hash-join算法 | 第26页 |
| ·Map reduce模型和Map reduce merge模型介绍 | 第26-29页 |
| ·Map reduce模型的介绍 | 第27页 |
| ·Map reduce merge模型介绍 | 第27-29页 |
| 3 整合系统结构与流程分析 | 第29-35页 |
| ·整合系统的体系结构 | 第29-33页 |
| ·系统流程 | 第33-35页 |
| 4 整合系统功能模块分析 | 第35-45页 |
| ·查询语句解析模块 | 第36页 |
| ·查询语句的提供 | 第36页 |
| ·查询语句的转化与解析 | 第36页 |
| ·元数据管理模块 | 第36-39页 |
| ·对元数据的获取和存储 | 第36-37页 |
| ·对元数据的模型管理 | 第37-39页 |
| ·关键字与数据库关系映射模块 | 第39-40页 |
| ·描述数据库信息的XML文件，即全局数据字典 | 第39页 |
| ·关键字与数据关系的倒序索引，即全局关系字典 | 第39-40页 |
| ·属性同义词表 | 第40页 |
| ·查询语句优化模块 | 第40-42页 |
| ·代价估算模块 | 第41页 |
| ·优化查询方案模块 | 第41-42页 |
| ·远程局部数据库访问模块 | 第42-43页 |
| ·数据文件格式转换模块 | 第43-44页 |
| ·数据结果处理模块 | 第44-45页 |
| 5 中间服务器层数据处理 | 第45-55页 |
| ·并行处理结构 | 第45页 |
| ·Map reduce merge并行处理模式的应用 | 第45-53页 |
| ·Map reduce编程模型 | 第45-47页 |
| ·Map reduce的执行流程 | 第47-48页 |
| ·Map reduce merge处理模式的执行过程 | 第48-53页 |
| ·Map reduce merge处理模式的优化 | 第53-55页 |
| 6 系统实现特点及技术难点 | 第55-59页 |
| ·系统特点 | 第55-58页 |
| ·系统技术难点 | 第58-59页 |
| ·系统虚拟全局数据模型的建立 | 第58页 |
| ·优化策略的选择与实现 | 第58页 |
| ·利用Map reduce merge处理模式处理大量生物数据 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
