| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究目的与意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国内外 GML 空间数据存储管理研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内外云计算研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文研究内容及组织结构 | 第11-14页 |
| ·论文研究内容 | 第11页 |
| ·论文的关键技术路线 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 GML 及云计算相关技术 | 第14-29页 |
| ·GML 概述 | 第14-17页 |
| ·GML 简介 | 第14-15页 |
| ·GML 数据模型 | 第15-16页 |
| ·GML 空间数据解析 | 第16-17页 |
| ·云计算概述 | 第17-19页 |
| ·云计算定义 | 第17-18页 |
| ·云计算特点 | 第18页 |
| ·云计算分类 | 第18-19页 |
| ·云计算关键技术 | 第19-21页 |
| ·虚拟化技术 | 第19-20页 |
| ·数据存储技术 | 第20页 |
| ·分布式编程 | 第20页 |
| ·云计算安全技术 | 第20-21页 |
| ·开源云计算平台 Hadoop 介绍 | 第21-29页 |
| ·Hadoop 概述 | 第21页 |
| ·Hadoop 的体系结构 | 第21-23页 |
| ·HBase 介绍 | 第23-29页 |
| ·HBase 体系结构 | 第24-26页 |
| ·HBase 数据模型 | 第26-29页 |
| 第三章 云计算环境下海量 GML 空间数据存储模型 | 第29-46页 |
| ·GML 空间数据划分 | 第29-35页 |
| ·空间数据划分概述 | 第29-30页 |
| ·K-平均聚类算法 | 第30-31页 |
| ·并行 GML 空间数据划分策略 | 第31-35页 |
| ·并行空间索引 | 第35-39页 |
| ·传统 R-Tree 空间索引 | 第35-36页 |
| ·GML 并行空间索引 | 第36-38页 |
| ·并行空间索引结构设计 | 第38-39页 |
| ·GML 空间数据存储模型 | 第39-46页 |
| ·GML 存储粒度的选择 | 第39-40页 |
| ·云计算环境下 GML 空间数据存储结构设计 | 第40-44页 |
| ·GML 空间数据存储流程 | 第44-46页 |
| 第四章 基于 Hadoop 的海量 GML 空间数据存储实现及测试 | 第46-57页 |
| ·Hadoop 集群环境搭建 | 第46-49页 |
| ·JDK 安装配置 | 第47页 |
| ·OpenSSH 安装 | 第47页 |
| ·Hadoop 安装 | 第47-48页 |
| ·Zookepper 与 HBase 安装 | 第48-49页 |
| ·实验开发环境搭建 | 第49-50页 |
| ·Hadoop 平台下海量 GML 空间数据的存储实现 | 第50-57页 |
| ·GML 在 HBase 中的串行写入 | 第50-51页 |
| ·GML 在 HBase 中的并行写入 | 第51-53页 |
| ·GML 空间数据存储性能测试 | 第53-55页 |
| ·并行 R 树的建立于查询性能测试 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·论文工作总结 | 第57页 |
| ·未来工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 个人简历 | 第63页 |
| 发表论文与研究成果 | 第63页 |
