| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 海量数据存储的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 海量数据并行计算研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 分布式计算与存储的应用研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第18-19页 |
| 第2章 关于大数据处理的相关技术及平台研究 | 第19-28页 |
| 2.1 Hadoop | 第19-25页 |
| 2.1.1 Hadoop起源 | 第19页 |
| 2.1.2 分布式文件系统HDFS | 第19-22页 |
| 2.1.3 MapReduce并行计算方法 | 第22-25页 |
| 2.2 MongoDB | 第25-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于MongoDB与Hadoop的整合框架研究 | 第28-41页 |
| 3.1 MongoDB与Hadoop整合的前提分析 | 第28-31页 |
| 3.1.1 MongoDBVSHDFS | 第28-29页 |
| 3.1.2 Hadoop MapReduce VS MongoDB MapReduce | 第29-31页 |
| 3.2 Mongo-Hadoop connector的实现 | 第31-35页 |
| 3.2.1 InputFormat接口 | 第32-33页 |
| 3.2.2 OutputFormat接口 | 第33页 |
| 3.2.3 Mongo-Hadoop connector核心模块实现 | 第33-35页 |
| 3.3 MapReduce性能验证 | 第35-37页 |
| 3.4 Mongo-Hadoop整合框架与方案研究 | 第37-40页 |
| 3.4.1 MongoDB与Hadoop整合框架的实现 | 第37-39页 |
| 3.4.2 MongoDB与Hadoop整合方案研究 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 Mong-Hadoop部署及调优 | 第41-50页 |
| 4.1 Mongo-Hadoop部署优化 | 第41-45页 |
| 4.1.1 MongoDB分片集群的角色与构建 | 第41-42页 |
| 4.1.2 Hadoop集群的角色与构建 | 第42-44页 |
| 4.1.3 Mongo-Hadoop部署策略 | 第44-45页 |
| 4.2 Mongo-Hadoop参数优化研究 | 第45-49页 |
| 4.2.1 操作系统参数优化 | 第45-46页 |
| 4.2.2 Mongo-Hadoop框架的参数优化 | 第46-47页 |
| 4.2.3 关键参数chunksize调优实验 | 第47-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 Mongo-Hadoop性能评估与对比 | 第50-59页 |
| 5.1 实验数据与实验基准 | 第50页 |
| 5.2 实验配置 | 第50页 |
| 5.3 数据加载与导出性能 | 第50-51页 |
| 5.4 不同应用在不同整合方案下的性能对比分析 | 第51-54页 |
| 5.5 不同整合方案配置下的可扩展性测试 | 第54-55页 |
| 5.6 整合方案的折衷使用 | 第55页 |
| 5.7 Mongo-Hadoop与其他整合体系的框架与性能对比 | 第55-57页 |
| 5.8 本章小结 | 第57-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
