| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构安排 | 第10-12页 |
| 第2章 Hadoop平台研究 | 第12-25页 |
| 2.1 Hadoop技术背景 | 第12-15页 |
| 2.1.1 Google文件系统GFS | 第12-13页 |
| 2.1.2 Google的MapReduce算法 | 第13-14页 |
| 2.1.3 Google结构化数据存储系统BigTable | 第14-15页 |
| 2.2 Hadoop平台概述 | 第15页 |
| 2.3 Hadoop平台的MapReduce | 第15-19页 |
| 2.3.1 主要函数与操作 | 第15-16页 |
| 2.3.2 MapReduce的执行流程 | 第16-18页 |
| 2.3.3 其他技术 | 第18-19页 |
| 2.4 Hadoop平台的文件系统HDFS | 第19-21页 |
| 2.4.1 HDFS的主要特性 | 第19页 |
| 2.4.2 HDFS体系结构 | 第19-21页 |
| 2.5 HBase体系结构 | 第21-24页 |
| 2.5.1 HBase逻辑视图 | 第22-23页 |
| 2.5.2 HBase物理存储 | 第23页 |
| 2.5.3 Region服务器 | 第23-24页 |
| 2.5.4 HMaster主服务器 | 第24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 Hadoop集群和开发环境搭建 | 第25-28页 |
| 3.1 Hadoop集群搭建 | 第25-27页 |
| 3.2 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 Hadoop平台应用程序 | 第28-42页 |
| 4.1 传统查询算法 | 第28-29页 |
| 4.1.1 传统查询算法概述 | 第28页 |
| 4.1.2 存在不足 | 第28-29页 |
| 4.2 基于HBase的存储模型的设计 | 第29-32页 |
| 4.2.1 通信数据模型设计 | 第29-31页 |
| 4.2.2 元数据模型的设计 | 第31-32页 |
| 4.3 基于Hadoop的查询算法 | 第32-36页 |
| 4.3.1 设计思路 | 第32-33页 |
| 4.3.2 HBase查询算法 | 第33-34页 |
| 4.3.3 Map函数设计 | 第34-35页 |
| 4.3.4 Combine函数设计 | 第35页 |
| 4.3.5 Reduce函数设计 | 第35-36页 |
| 4.4 混合数据管理模块设计 | 第36-38页 |
| 4.5 数据迁移方案设计 | 第38页 |
| 4.6 系统架构设计 | 第38-40页 |
| 4.6.1 Struts对表示层的实现 | 第38-39页 |
| 4.6.2 Spring对Struts、Hibernate的整合 | 第39页 |
| 4.6.3 Hibernate对持久层的实现 | 第39页 |
| 4.6.4 系统整体结构 | 第39-40页 |
| 4.7 MapReduce相关配置 | 第40-41页 |
| 4.7.1 任务粒度 | 第40-41页 |
| 4.7.2 系统容错机制 | 第41页 |
| 4.8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 结果运行 | 第42-47页 |
| 5.0 系统界面展示 | 第42-43页 |
| 5.1 不同数据规模 | 第43-45页 |
| 5.2 不同任务粒度 | 第45-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-50页 |
| 6.1 论文完成的工作 | 第47-48页 |
| 6.2 未来展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54页 |