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基于Hadoop的煤矿设备数据规范化和清洗的研究

摘要第2-3页
ABSTRACT第3-4页
1 绪论第7-13页
    1.1 课题研究背景及意义第7-8页
    1.2 论文国内外的研究现状及发展趋势第8-11页
        1.2.1 数据描述的国内外研究现状第8页
        1.2.2 振动数据分析方法研究现状第8-9页
        1.2.3 云计算技术的国内外研究现状第9-10页
        1.2.4 系统的发展趋势第10-11页
    1.3 研究内容和技术路线第11-13页
2 基于Hadoop的煤矿设备数据处理系统总体方案设计第13-25页
    2.1 系统需求分析第13-15页
        2.1.1 云计算在设备维护中的优势第13-14页
        2.1.2 系统设计的目标和原则第14-15页
    2.2 系统整体架构设计第15-16页
    2.3 模块分析第16-24页
        2.3.1 井下设备数据采集第16-19页
        2.3.2 数据统一化描述第19页
        2.3.3 系统数据分布式存储第19-21页
        2.3.4 系统数据分布式处理计算第21-24页
    2.4 本章小结第24-25页
3 煤矿设备数据规范化描述第25-35页
    3.1 XML和元数据第25-27页
        3.1.1 XML第25-26页
        3.1.2 元数据第26-27页
    3.2 数据描述架构第27-28页
    3.3 数据描述分析第28-32页
        3.3.1 元数据结构和映射模式介绍第28-30页
        3.3.2 基于元数据的映射模式设计第30-32页
    3.4 数据描述实验验证第32-34页
    3.5 本章小结第34-35页
4 基于Hadoop的煤矿设备数据清洗处理的设计第35-51页
    4.1 开发环境的介绍第35-36页
    4.2 开发环境的搭建第36-40页
        4.2.1 Linux集群部署第36-37页
        4.2.2 Hadoop集群搭建第37-40页
    4.3 煤矿设备数据清洗架构的设计第40-41页
    4.4 基于Hadoop的数据特征值提取的设计和实现第41-48页
        4.4.1 数据特征值描述第41-42页
        4.4.2 数据特征值提取的设计第42-44页
        4.4.3 特征值提取的实验验证第44-48页
    4.5 基于Hadoop的数据清洗处理的设计和实现第48-50页
        4.5.1 振动数据异常点清洗处理第48页
        4.5.2 MapReduce并行算法描述第48-49页
        4.5.3 算法实验设计第49-50页
    4.6 本章小结第50-51页
5 系统实验第51-56页
    5.1 HDFS读写文件速度的测试第51-54页
    5.2 MapReduce计算速度的测试第54页
    5.3 实验结论第54-55页
    5.4 本章小结第55-56页
6 结论与展望第56-58页
    6.1 结论第56页
    6.2 展望第56-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-63页
附录第63页

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