| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究目的及内容 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 2 关键技术及应用研究 | 第16-26页 |
| 2.1 Hadoop的研究及应用现状 | 第16-17页 |
| 2.2 分布式文件系统HDFS | 第17-19页 |
| 2.2.1 HDFS设计目标 | 第17-18页 |
| 2.2.2 HDFS架构 | 第18-19页 |
| 2.2.3 HDFS文件操作 | 第19页 |
| 2.3 分布式计算框架MapReduce | 第19-22页 |
| 2.3.1 MapReduce并行程序抽象模型 | 第19-20页 |
| 2.3.2 MapReduce程序执行过程 | 第20-21页 |
| 2.3.3 MapReduce作业流程 | 第21-22页 |
| 2.4 分布式数据仓库Hive | 第22-24页 |
| 2.4.1 Hive的数据模型 | 第22-23页 |
| 2.4.2 Hive查询语言 | 第23-24页 |
| 2.5 Hadoop与GIS结合 | 第24-26页 |
| 3 轨迹数据挖掘算法研究 | 第26-40页 |
| 3.1 特征点提取算法 | 第26-32页 |
| 3.1.1 特征点提取算法思想 | 第26-27页 |
| 3.1.2 MapReduce实现 | 第27-30页 |
| 3.1.3 实例说明 | 第30-32页 |
| 3.2 空驶率计算 | 第32页 |
| 3.3 特征点格网统计算法 | 第32-35页 |
| 3.3.1 特征点格网统计算法思想 | 第32-33页 |
| 3.3.2 MapReduce实现 | 第33-35页 |
| 3.4 特征点热点分析 | 第35-40页 |
| 3.4.1 Getis-Ord Gi*热点分析原理 | 第35页 |
| 3.4.2 ArcGIS热点分析工具参数确定 | 第35-40页 |
| 4 实例研究 | 第40-63页 |
| 4.1 实验准备 | 第40-44页 |
| 4.1.1 研究区概况 | 第40页 |
| 4.1.2 实验数据 | 第40-41页 |
| 4.1.3 Hadoop完全分布式集群安装 | 第41-43页 |
| 4.1.4 实验框架 | 第43-44页 |
| 4.2 数据预处理 | 第44-46页 |
| 4.2.1 轨迹数据预处理的原因 | 第44-45页 |
| 4.2.2 轨迹数据误差分类 | 第45页 |
| 4.2.3 数据预处理模型 | 第45-46页 |
| 4.2.4 数据预处理结果 | 第46页 |
| 4.3 出租车空驶率时间分析 | 第46-48页 |
| 4.4 出租车特征点热点分析 | 第48-63页 |
| 4.4.1 实验过程 | 第48-51页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第51-56页 |
| 4.4.3 结果验证 | 第56页 |
| 4.4.4 结果分析 | 第56-63页 |
| 5 结论与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 论文主要工作及成果 | 第63-64页 |
| 5.2 论文的不足与展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第69页 |