| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 1.3.1 高速公路交通数据清洗方法 | 第11-12页 |
| 1.3.2 基于Hadoop平台的高速路交通数据仓库设计与实现 | 第12页 |
| 1.3.3 结构化交通数据查询优化方法 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 关键技术分析 | 第14-23页 |
| 2.1 数据仓库 | 第14-16页 |
| 2.1.1 数据仓库特点 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数据仓库设计 | 第16页 |
| 2.2 数据预处理 | 第16-18页 |
| 2.2.1 数据清洗 | 第17页 |
| 2.2.2 数据集成与变换 | 第17-18页 |
| 2.3 Hadoop平台 | 第18-22页 |
| 2.3.1 Hadoop平台概述 | 第18-19页 |
| 2.3.2 Mapreduce计算框架 | 第19-20页 |
| 2.3.3 HDFS分布式文件存储系统 | 第20-21页 |
| 2.3.4 Hive+Impala混合架构 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 数据仓库设计与查询优化 | 第23-43页 |
| 3.1 数据仓库需求分析 | 第23-24页 |
| 3.2 数据仓库整体设计 | 第24页 |
| 3.3 高速公路交通数据模型 | 第24-33页 |
| 3.3.1 文件清单 | 第25页 |
| 3.3.2 HDFS目录设计 | 第25-27页 |
| 3.3.3 Stage层数据结构 | 第27-29页 |
| 3.3.4 ODS层数据结构 | 第29-32页 |
| 3.3.5 字典数据结构 | 第32-33页 |
| 3.4 数据仓库详细设计 | 第33-37页 |
| 3.4.1 数据抽取(源数据获取) | 第33-34页 |
| 3.4.2 数据预处理(Stage层数据清洗) | 第34-35页 |
| 3.4.3 数据加工(ODS层数据创建) | 第35-37页 |
| 3.5 数据仓库查询优化 | 第37-41页 |
| 3.5.1 结构化数据查询机制 | 第37-39页 |
| 3.5.2 技术选型 | 第39页 |
| 3.5.3 分区技术优化 | 第39-41页 |
| 3.5.4 业务数据预先生成优化 | 第41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 数据可视化平台设计 | 第43-50页 |
| 4.1 数据可视化平台需求分析 | 第43页 |
| 4.2 功能架构设计 | 第43-44页 |
| 4.3 技术架构设计 | 第44-46页 |
| 4.4 系统流程图 | 第46-47页 |
| 4.5 用户接口设计 | 第47-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 平台搭建与测试分析 | 第50-62页 |
| 5.1 系统硬件配置和软件配置 | 第50-51页 |
| 5.1.1 硬件环境: | 第50页 |
| 5.1.2 软件环境 | 第50-51页 |
| 5.2 Hadoop平台搭建 | 第51-52页 |
| 5.3 数据仓库查询测试 | 第52-57页 |
| 5.4 数据可视化平台功能测试 | 第57-58页 |
| 5.4.1 数据查询 | 第57页 |
| 5.4.2 专题分析 | 第57-58页 |
| 5.5 查询优化方法性能测试 | 第58-60页 |
| 5.5.1 技术选型 | 第58-59页 |
| 5.5.2 分区技术优化 | 第59-60页 |
| 5.5.3 业务数据预先生成优化 | 第60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 结束语 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 | 第69-70页 |
| 附录1 字典表数据结构 | 第69-70页 |