基于布隆过滤器的海量数据查询技术的优化与应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究目的 | 第8页 |
| 1.2 课题的研究背景和现状 | 第8-10页 |
| 1.3 课题主要内容 | 第10-12页 |
| 2 相关技术介绍 | 第12-21页 |
| 2.1 海量日志接入系统Flume | 第12-14页 |
| 2.2 分布式计算模型MapReduce框架 | 第14-16页 |
| 2.3 数据仓库框架Hive | 第16-19页 |
| 2.4 布隆过滤器算法 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 海量用户行为数据查询系统的设计与实现 | 第21-31页 |
| 3.1 海量用户行为数据查询系统需求分析 | 第21-22页 |
| 3.2 海量用户行为数据分层的设计 | 第22-24页 |
| 3.3 海量用户行为数据查询系统设计与实现 | 第24-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 海量用户行为数据筛选方案的选择与实现 | 第31-45页 |
| 4.1 海量付费用户数据筛选方案选择 | 第31-36页 |
| 4.2 布隆过滤器算法的分析及应用 | 第36-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 5 实验与结果分析 | 第45-53页 |
| 5.1 实验环境准备 | 第45-48页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第48-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第53页 |
| 6.2 下一步研究展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间参与的项目和发表的论文 | 第59-60页 |
| 附录2 主要英文缩写语对照表 | 第60页 |
