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面向并行数字地形分析的DEM数据云存储方法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第7-10页
图目录第10-11页
表目录第11-12页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
        1.1.1 选题背景第12-13页
        1.1.2 研究意义第13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 DEM数据的组织管理方式第13-15页
        1.2.2 Hadoop的发展与应用现状第15-16页
        1.2.3 结论第16-17页
    1.3 研究目标、内容和拟解决的关键问题第17页
        1.3.1 研究目标第17页
        1.3.2 研究内容第17页
        1.3.3 拟解决的关键问题第17页
    1.4 研究方法和技术路线第17-19页
        1.4.1 研究方法第17-18页
        1.4.2 技术路线第18-19页
    1.5 论文的组织结构第19页
    1.6 本章小结第19-20页
第二章 分布式计算平台HADOOP第20-31页
    2.1 HADOOP概述第20-21页
    2.2 分布式文件系统HDFS第21-24页
        2.2.1 设计前提和目标第21-22页
        2.2.2 HDFS的体系结构第22-23页
        2.2.3 HDFS的工作流程第23-24页
    2.3 分布式数据库HBASE第24-29页
        2.3.1 HBase数据模型第24-26页
        2.3.2 HBase的体系结构第26-29页
    2.4 协调服务ZOOKEEPER第29-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第三章 面向并行数字地形分析的DEM数据组织方式第31-41页
    3.1 并行数字地形分析对DEM数据组织和管理的需求第31-32页
    3.2 DEM金字塔结构第32-35页
        3.2.1 DEM金字塔的构建第32-34页
        3.2.2 DEM金字塔的数学模型第34-35页
    3.3 DEM的分布式存储模型第35-38页
        3.3.1 数据集信息表第36-37页
        3.3.2 金字塔层信息表第37页
        3.3.3 瓦片信息表第37-38页
    3.4 增量数据组织方式第38-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第四章 面向并行数字地形分析的DEM数据管理方法第41-55页
    4.1 空间索引第41-46页
        4.1.1 主要空间索引方法第41-42页
        4.1.2 三级空间索引第42-44页
        4.1.3 基于内容的空间索引第44-46页
    4.2 高程增量游程编码压缩算法第46-50页
        4.2.1 DEM数据压缩研究现状第46-47页
        4.2.2 增量游程编码压缩算法第47-50页
    4.3 系统容错机制第50-51页
    4.4 低延迟高并发访问策略第51-54页
    4.5 本章小结第54-55页
第五章 DEM云存储原型系统的设计与实现第55-73页
    5.1 系统需求分析第55-57页
        5.1.1 数据需求分析第55-56页
        5.1.2 功能需求分析第56页
        5.1.3 性能需求分析第56-57页
    5.2 系统设计方案第57-65页
        5.2.1 系统建设目标第57页
        5.2.2 开发语言的选择第57页
        5.2.3 软件平台的选择第57-58页
        5.2.4 技术路线第58-59页
        5.2.5 系统集群环境第59-60页
        5.2.6 系统功能模块设计第60-65页
    5.3 系统实现与验证第65-72页
        5.3.1 基于文件名查询第66-68页
        5.3.2 基于范围和分辨率查询第68-69页
        5.3.3 基于范围和格网数查询第69页
        5.3.4 基于内容查询第69-71页
        5.3.5 查询效率分析第71-72页
    5.4 本章小结第72-73页
第六章 结论与展望第73-75页
    6.1 主要研究工作与成果第73-74页
    6.2 研究结论第74页
    6.3 研究展望第74-75页
参考文献第75-79页
致谢第79页

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