摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第12-22页 |
1.1 研究背景与意义 | 第12-15页 |
1.1.1 分布式离线计算平台Neptune | 第12-13页 |
1.1.2 数据可视化 | 第13-14页 |
1.1.3 分布式离线计算平台的数据可视化 | 第14-15页 |
1.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
1.2.1 数据可视化研究领域现状 | 第15-16页 |
1.2.2 数据可视化技术研究现状 | 第16-17页 |
1.2.3 国内外数据可视化产品研究现状 | 第17-20页 |
1.3 百度特定词语解释 | 第20页 |
1.4 本论文研究内容及章节安排 | 第20-22页 |
1.4.1 本论文研究内容 | 第20-21页 |
1.4.2 本论文章节安排 | 第21-22页 |
第2章 数据可视化系统的需求分析及概要设计 | 第22-34页 |
2.1 PaaSWeb数据源平台Neptune | 第22-28页 |
2.1.1 Neptune系统结构 | 第22-24页 |
2.1.2 Neptune运行原理 | 第24-26页 |
2.1.3 Neptune数据分析 | 第26-28页 |
2.2 PaaSWeb的需求分析 | 第28-29页 |
2.2.1 PaaSWeb的功能性需求分析 | 第28页 |
2.2.2 PaaSWeb的非功能性需求分析 | 第28-29页 |
2.3 PaaSWeb的总体架构设计 | 第29页 |
2.4 PaaSWeb的功能模块设计 | 第29-31页 |
2.5 接口设计 | 第31-33页 |
2.6 本章小结 | 第33-34页 |
第3章 数据可视化系统的详细设计与实现 | 第34-87页 |
3.1 系统实现涉及的相关技术及其使用 | 第34-41页 |
3.1.1 Google Protocol Buffers协议 | 第34-36页 |
3.1.2 百度SOFA-PBRPC框架 | 第36-38页 |
3.1.3 Logstash数据库 | 第38-40页 |
3.1.4 Twitter Bootstrap框架 | 第40页 |
3.1.5 百度Echarts框架 | 第40-41页 |
3.2 数据获取及清洗模块 | 第41-76页 |
3.2.1 概述 | 第41页 |
3.2.2 系统所需的数据源 | 第41-43页 |
3.2.3 作业执行数据获取 | 第43-63页 |
3.2.4 资源调度数据获取 | 第63-69页 |
3.2.5 统计数据构建 | 第69-72页 |
3.2.6 其它数据获取 | 第72-76页 |
3.3 数据缓存模块 | 第76-78页 |
3.3.1 概述 | 第76页 |
3.3.2 缓存设计策略 | 第76-77页 |
3.3.3 读写并发的优化 | 第77-78页 |
3.4 数据更新模块 | 第78-79页 |
3.5 可视化展示模块 | 第79-85页 |
3.5.1 概述 | 第79-80页 |
3.5.2 系统渲染类型选择 | 第80-81页 |
3.5.3 系统API的构建 | 第81-82页 |
3.5.4 数据空间到图形空间的映射 | 第82页 |
3.5.5 图像数据绘制及性能优化 | 第82-83页 |
3.5.6 各类型数据前端页面展示 | 第83-85页 |
3.6 可扩展设计与实现模块 | 第85-86页 |
3.6.1 信息配置的设计与实现 | 第85-86页 |
3.6.2 侧边导航设计与实现 | 第86页 |
3.6.3 门户页面设计与实现 | 第86页 |
3.7 本章小结 | 第86-87页 |
第4章 系统运行及结果分析与展示 | 第87-100页 |
4.1 系统运行环境 | 第87页 |
4.2 系统运行结果分析 | 第87-91页 |
4.2.1 作业执行数据获取结果分析 | 第87-90页 |
4.2.2 资源调度数据获取结果分析 | 第90页 |
4.2.3 统计数据获取结果分析 | 第90-91页 |
4.2.4 编译数据获取结果分析 | 第91页 |
4.3 系统运行效果展示 | 第91-99页 |
4.4 本章小结 | 第99-100页 |
结论与展望 | 第100-102页 |
结论 | 第100-101页 |
进一步工作 | 第101-102页 |
致谢 | 第102-103页 |
参考文献 | 第103-107页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第107页 |