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基于Hadoop的钻井工程实时数据分析研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 大数据与云平台技术研究现状第9-10页
        1.2.2 钻井工程信息化技术研究现状第10页
        1.2.3 大数据与云平台应用于石油钻井行业的研究现状第10-11页
    1.3 论文的主要研究内容第11-12页
    1.4 论文组织结构第12-13页
第二章 基于HADOOP的数据分析相关技术简介第13-24页
    2.1 Hadoop平台简介第13-14页
    2.2 分布式文件系统HDFS第14-15页
        2.2.1 HDFS体系结构第14-15页
        2.2.2 HDFS主要特征第15页
    2.3 分布式存储系统HBase第15-19页
        2.3.1 HBase的系统架构第15-16页
        2.3.2 HBase的数据模型第16-17页
        2.3.3 HBase数据存储过程第17-18页
        2.3.4 HBase数据查询过程第18-19页
    2.4 数据迁移工具Sqoop第19-20页
        2.4.1 Sqoop数据导入过程第19-20页
        2.4.2 Sqoop数据采集的特点第20页
    2.5 分布式计算框架Map Reduce第20-23页
        2.5.1 Map Reduce架构第20-22页
        2.5.2 Map Reduce数据分析处理过程第22-23页
    2.6 本章小结第23-24页
第三章 基于HADOOP的钻井工程实时数据分析系统的设计第24-44页
    3.1 系统设计目标第24-26页
        3.1.1 系统功能目标第24-25页
        3.1.2 数据存储目标第25页
        3.1.3 数据分析目标第25-26页
    3.2 系统总体架构设计第26-28页
    3.3 数据存储设计第28-35页
        3.3.1 数据来源第28页
        3.3.2 HRegion预分区算法第28-29页
        3.3.3 基于HBase的钻井工程历史数据库的Row Key设计第29-30页
        3.3.4 基于HBase的钻井工程历史数据库设计第30-33页
        3.3.5 数据导入设计第33-35页
    3.4 数据分析设计第35-41页
        3.4.1 数据分析概述第35-36页
        3.4.2 二次排序算法第36-38页
        3.4.3 钻井工程数据二级索引表设计第38-40页
        3.4.4 检索结果优化设计第40-41页
    3.5 系统功能模块设计第41-43页
    3.6 本章小结第43-44页
第四章 基于HADOOP的钻井工程实时数据分析系统的实现第44-61页
    4.1 系统环境准备第44-47页
        4.1.1 系统开发环境第44页
        4.1.2 Hadoop集群软硬件环境第44-45页
        4.1.3 Hadoop集群服务部署第45-46页
        4.1.4 集群运行状态第46-47页
    4.2 数据准备第47-49页
        4.2.1 传统关系数据库数据导入的实现第47-48页
        4.2.2 文本文件数据导入的实现第48-49页
    4.3 基于Map Reduce钻井数据分析的实现第49-52页
        4.3.1 钻井工程数据二级索引的实现第49-51页
        4.3.2 钻井工程数据检索结果优化分析的实现第51-52页
    4.4 系统软件实现第52-58页
        4.4.1 软件总体架构第52-53页
        4.4.2 应用Struts框架创建基于Hadoop的钻井工程实时数据分析系统第53-55页
        4.4.3 运行实例界面第55-58页
    4.5 系统测试第58-60页
        4.5.1 测试过程设计第58页
        4.5.2 系统测试和结果分析第58-60页
    4.6 本章小结第60-61页
第五章 总结与展望第61-63页
    5.1 总结第61页
    5.2 展望第61-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-66页
攻读硕士学位期间发表的论文第66-67页

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