| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 综述 | 第11-22页 |
| 1.1 海洋环境信息可视化云计算平台 | 第11-13页 |
| 1.1.1 海洋环境信息可视化 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究内容与目标 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 高性能计算 | 第13-15页 |
| 1.2.2 云计算 | 第15-20页 |
| 1.3 本文主要工作及其贡献 | 第20-21页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第21-22页 |
| 2 Hadoop 处理机制优化 | 第22-34页 |
| 2.1 Hadoop 开源云计算平台及其生态系统 | 第22-23页 |
| 2.2 Hadoop 与海洋环境信息远程交互可视化 | 第23-26页 |
| 2.2.1 Hadoop 处理可视化问题的优势 | 第23-24页 |
| 2.2.2 Hadoop 处理可视化问题存在的问题 | 第24-26页 |
| 2.2.3 Hadoop 处理海洋环境信息可视化的总结分析 | 第26页 |
| 2.3 基于 MapReduce 的多层次并行处理机制优化 | 第26-33页 |
| 2.3.1 机制优化基本思路 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于 MapReduce 的混合多层次并行体系 | 第27-32页 |
| 2.3.3 基于管道的数据传递 | 第32页 |
| 2.3.4 混合多层次并行体系下的任务调度 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 海洋环境信息可视化云计算平台体系结构设计 | 第34-43页 |
| 3.1 分层体系架构设计 | 第34-36页 |
| 3.2 分层体系结构的实现机制 | 第36-38页 |
| 3.2.1 虚拟化 | 第36-37页 |
| 3.2.2 混合多层次并行运算 | 第37-38页 |
| 3.3 海洋环境信息可视化相关算法 | 第38-42页 |
| 3.3.1 矢量场可视化算法 | 第39-40页 |
| 3.3.2 标量场可视化算法 | 第40-41页 |
| 3.3.3 本节小结 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 海洋环境信息可视化云计算平台的构建与实现 | 第43-50页 |
| 4.1 海洋环境信息可视化云计算平台的构建 | 第43-44页 |
| 4.1.1 平台物理架构 | 第43-44页 |
| 4.1.2 海洋环境信息远程交互可视化处理流程与实现 | 第44页 |
| 4.2 服务/功能模块设计实现 | 第44-49页 |
| 4.2.1 远程可视化交互显示模块的设计实现 | 第44-45页 |
| 4.2.2 海洋环境信息数据格式的设计 | 第45-46页 |
| 4.2.3 远程交互功能的实现 | 第46-48页 |
| 4.2.4 基于局部性原理的可视化实时性优化 | 第48-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 实验结果对比与分析 | 第50-53页 |
| 5.1 GPU 引入 Hadoop 并行计算性能分析 | 第50-51页 |
| 5.2 远程交互可视化性能分析 | 第51-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 附录 | 第57-60页 |
| A：Hadoop 中引用 Cuda 并行运算的环境配置方案 | 第57-58页 |
| B：Hadoop 中加入 JNI 调用 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 个人简历 | 第61页 |
| 发表的学术论文 | 第61-62页 |
