| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·云存储研究现状 | 第9-10页 |
| ·气象存储现状 | 第10-11页 |
| ·Hadoop应用研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关模型理论 | 第14-25页 |
| ·Hadoop分布式文件系统HDFS | 第14-16页 |
| ·HDFS体系结构 | 第14-15页 |
| ·HDFS读写数据流 | 第15-16页 |
| ·Hadoop编程模型MapReduce | 第16-18页 |
| ·MapReduce工作机制 | 第16-17页 |
| ·MapReduce数据处理过程 | 第17-18页 |
| ·分布式数据库HBase | 第18-21页 |
| ·HBase体系结构 | 第18-20页 |
| ·HBase数据模型 | 第20-21页 |
| ·数据仓库Hive | 第21-24页 |
| ·Hive体系结构 | 第21-22页 |
| ·Hive数据存储类型 | 第22页 |
| ·Hive查询语言HQL | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 MeteCloud资源存储平台的构建 | 第25-33页 |
| ·MeteCloud架构 | 第25-26页 |
| ·MeteCloud单点故障解决方案 | 第26-29页 |
| ·Avatar运行机制 | 第26-27页 |
| ·Avatar生命周期 | 第27-29页 |
| ·集群的部署 | 第29-31页 |
| ·MeteCloud交互 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 MeteCloud平台下气象日值数据的转存 | 第33-44页 |
| ·气象日值文件说明 | 第33-34页 |
| ·HiveDaily气象日值数据文件的转存 | 第34-37页 |
| ·HiveDaily基本思想 | 第35页 |
| ·HiveDaily转存 | 第35-37页 |
| ·HBaseDaily的气象日值数据文件转存 | 第37-39页 |
| ·HBaseDaily基本思想 | 第37页 |
| ·HBaseDaily转存 | 第37-39页 |
| ·MRHBaseDaily优化转存气象日值数据文件 | 第39-43页 |
| ·算法思想 | 第39-40页 |
| ·本地文件上传MeteCloud | 第40-41页 |
| ·Map优化流程 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 MeteCloud平台下气象日值数据处理 | 第44-52页 |
| ·传统情况下气象日值数据文件处理 | 第44-46页 |
| ·日值数据统计处理基本思想 | 第44-45页 |
| ·SMT具体实现 | 第45-46页 |
| ·基于MapReduce的日值数据文件SMT处理 | 第46-51页 |
| ·MRSMT基本思想 | 第46-49页 |
| ·算法具体实现 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 实验结果及分析 | 第52-60页 |
| ·MeteCloud实验平台的构建 | 第52-56页 |
| ·软硬件参数 | 第52页 |
| ·实验平台配置 | 第52-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-59页 |
| ·HiveDaily转存与查询测试 | 第56-57页 |
| ·HBaseDaily转存测试 | 第57-58页 |
| ·MRHBaseDaily优化转存测试 | 第58页 |
| ·MRSMT测试 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·论文总结 | 第60页 |
| ·后期展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67页 |