基于HBase的交通流数据实时存储与查询优化方案的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 相关技术 | 第13-23页 |
| 2.1 Hadoop相关技术 | 第13-15页 |
| 2.1.1 HDFS | 第13-14页 |
| 2.1.2 MapReduce | 第14-15页 |
| 2.2 HBase相关技术 | 第15-18页 |
| 2.2.1 HBase集群架构 | 第15-16页 |
| 2.2.2 HBase数据模型 | 第16-18页 |
| 2.3 Redis相关技术 | 第18-22页 |
| 2.3.1 Redis概述 | 第18-19页 |
| 2.3.2 Redis数据类型 | 第19-20页 |
| 2.3.3 持久化 | 第20-21页 |
| 2.3.4 主-从复制 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 数据模型及系统架构设计 | 第23-27页 |
| 3.1 道路车辆信息数据模型 | 第23页 |
| 3.2 系统整体架构 | 第23-26页 |
| 3.2.1 数据存储模块 | 第24-25页 |
| 3.2.2 数据查询模块 | 第25-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 交通流数据实时存储优化方案设计 | 第27-37页 |
| 4.1 关键技术研究 | 第27-31页 |
| 4.1.1 HBase存储模型设计 | 第27-28页 |
| 4.1.2 预分区数据分片策略 | 第28-29页 |
| 4.1.3 存储调度算法 | 第29-31页 |
| 4.2 数据存储优化方案的实现 | 第31-34页 |
| 4.2.1 数据写入流程 | 第31-32页 |
| 4.2.2 数据缓冲层的实现 | 第32-33页 |
| 4.2.3 数据写入层的实现 | 第33-34页 |
| 4.3 实验设计及分析 | 第34-36页 |
| 4.3.1 实验数据准备 | 第34-35页 |
| 4.3.2 数据写入性能对比实验 | 第35-36页 |
| 4.3.3 缓冲队列写入阈值测试实验 | 第36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 交通流数据实时查询系统优化方案 | 第37-55页 |
| 5.1 关键技术研究 | 第37-43页 |
| 5.1.1 Redis集群缓存策略 | 第37-40页 |
| 5.1.2 基于热度积累的缓存淘汰算法 | 第40-42页 |
| 5.1.3 SQL解析技术 | 第42-43页 |
| 5.2 数据查询优化方案的实现 | 第43-52页 |
| 5.2.1 Redis缓存集群 | 第43-47页 |
| 5.2.2 本地缓存 | 第47-49页 |
| 5.2.3 缓存服务中间件 | 第49-52页 |
| 5.3 实验设计及分析 | 第52-54页 |
| 5.3.1 数据读取效率对比实验 | 第53页 |
| 5.3.2 缓存淘汰策略对比实验 | 第53-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 工作总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在校期间发表论文 | 第61页 |
