基于Hadoop的供应商评价系统的研究与设计
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·本文工作 | 第11页 |
| ·章节安排 | 第11-12页 |
| 2 系统关键技术 | 第12-20页 |
| ·Hadoop的基本理论及组成 | 第12-17页 |
| ·HDFS | 第12-14页 |
| ·MapReduce | 第14-15页 |
| ·Hadoop相关项目 | 第15-17页 |
| ·Spring架构 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 供应商评价指标分析 | 第20-32页 |
| ·选择供应商评价指标的原则 | 第20-21页 |
| ·供应商评价指标 | 第21-30页 |
| ·质量 | 第23-24页 |
| ·柔性 | 第24页 |
| ·成本 | 第24-25页 |
| ·财务状况 | 第25-26页 |
| ·交货能力 | 第26-28页 |
| ·信誉度 | 第28-29页 |
| ·长期发展前景 | 第29-30页 |
| ·不同类型的指标量化 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于Hadoop的供应商评价系统的设计 | 第32-44页 |
| ·需求分析 | 第32-33页 |
| ·数据模型设计 | 第33-35页 |
| ·Hadoop平台数据模型设计 | 第33-34页 |
| ·J2EE平台数据模型设计 | 第34-35页 |
| ·数据集成过程的设计 | 第35页 |
| ·数据抽取 | 第35页 |
| ·数据加载 | 第35页 |
| ·数据分类过程设计 | 第35-41页 |
| ·供应商选择步骤 | 第35-37页 |
| ·BP神经网络算法的应用设计 | 第37-41页 |
| ·功能模块设计 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 基于Hadoop的供应商评价系统的实现 | 第44-64页 |
| ·开发环境 | 第44-45页 |
| ·硬件配置 | 第44页 |
| ·软件配置 | 第44-45页 |
| ·系统环境搭建 | 第45-51页 |
| ·Linux集群搭建 | 第45页 |
| ·Hadoop集群搭建 | 第45-48页 |
| ·Sqoop和hive安装 | 第48-49页 |
| ·Eclipse平台集成Hadoop和hive | 第49-51页 |
| ·数据集成的实现 | 第51-53页 |
| ·数据抽取 | 第51-52页 |
| ·数据加载 | 第52-53页 |
| ·数据分类的实现 | 第53-61页 |
| ·数据的预处理 | 第53-59页 |
| ·BP神经网络算法的应用及评价结果的实现 | 第59-61页 |
| ·部分功能展示模块实现 | 第61-63页 |
| ·登陆页面 | 第61页 |
| ·用户管理 | 第61-62页 |
| ·角色管理 | 第62页 |
| ·供应商评价结果查询 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-65页 |
| ·工作总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 附录 | 第68页 |
