| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 图表目录 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·什么是云计算 | 第12-13页 |
| ·云计算体系架构介绍 | 第13-14页 |
| ·云计算的部署模型 | 第14页 |
| ·云计算的起源 | 第14-15页 |
| ·现有的各大云计算平台 | 第15-16页 |
| ·研究的意义和所做工作 | 第16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 HADOOP 云平台 | 第18-29页 |
| ·什么是 Hadoop | 第18-20页 |
| ·Hadoop 概述 | 第18页 |
| ·Hadoop 的发展历程 | 第18-19页 |
| ·Hadoop 项目及其结构 | 第19-20页 |
| ·Hadoop 两大核心技术 | 第20-28页 |
| ·并行计算框架 MapReduce | 第20-23页 |
| ·分布式文件系统 HDFS | 第23-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 数据挖掘与数字图像数据挖掘 | 第29-35页 |
| ·数据挖掘的相关概念 | 第29-31页 |
| ·数据挖掘的起源 | 第29页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第29-30页 |
| ·数据挖掘的数据源 | 第30页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第30-31页 |
| ·数字图像数据挖掘 | 第31-34页 |
| ·图像数据的分类和预测分析 | 第32页 |
| ·图像数据的多维分析 | 第32页 |
| ·图像数据的相似性检索 | 第32-33页 |
| ·图像数据的关联挖掘 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于 HADOOP 云平台的图像并行化处理的设计与实现 | 第35-52页 |
| ·系统的设计 | 第35-43页 |
| ·键值对类型的设计 | 第35-38页 |
| ·作业的输入格式设计 | 第38-40页 |
| ·作业的输出格式设计 | 第40-41页 |
| ·图像处理功能 | 第41-43页 |
| ·实验环境的构建 | 第43-48页 |
| ·Hadoop 云平台的搭建 | 第43-46页 |
| ·开发平台的配置 | 第46-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 HADOOP 云平台下的海量数字图像数据挖掘系统设计 | 第52-58页 |
| ·数据挖掘系统的结构 | 第52-53页 |
| ·数字图像数据挖掘的过程 | 第53-55页 |
| ·图像数据的预处理 | 第53页 |
| ·图像数据特征空间的构建 | 第53-54页 |
| ·图像数据挖掘过程的图解 | 第54-55页 |
| ·海量图像数据挖掘系统构建 | 第55-57页 |
| ·硬件设备的选择 | 第55页 |
| ·软件环境的部署 | 第55-56页 |
| ·系统集成开发平台的搭建 | 第56页 |
| ·MapReduce 程序的编写 | 第56页 |
| ·海量数字图像数据挖掘系统的结构 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·本文总结 | 第58页 |
| ·研究展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 本人在攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第64-65页 |
| 附件 | 第65页 |