海量车联网数据分布式存储处理系统的研究与实现
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 车联网技术国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 大数据处理国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第12-14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 相关理论基础和关键技术 | 第15-30页 |
| 2.1 车联网相关技术 | 第15-18页 |
| 2.1.1 车联网基本体系 | 第15-17页 |
| 2.1.2 车联网数据特征 | 第17-18页 |
| 2.2 HDFS分布式文件存储系统 | 第18-20页 |
| 2.2.1 HDFS定义与特点 | 第18-19页 |
| 2.2.2 HDFS架构和机制 | 第19-20页 |
| 2.3 HBase分布式数据库 | 第20-22页 |
| 2.3.1 HBase定义与特点 | 第20-21页 |
| 2.3.2 HBase表结构 | 第21-22页 |
| 2.4 Spark基于内存的并行化计算框架 | 第22-26页 |
| 2.4.1 Spark定义与特点 | 第22-24页 |
| 2.4.2 Spark架构 | 第24-25页 |
| 2.4.3 Spark编程模型 | 第25-26页 |
| 2.5 集群管理 | 第26-29页 |
| 2.5.1 YARN资源管理系统 | 第26-28页 |
| 2.5.2 Zookeeper协调服务 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 系统需求分析和整体架构设计 | 第30-48页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第30-32页 |
| 3.2 系统架构 | 第32-36页 |
| 3.2.1 系统整体设计 | 第32-33页 |
| 3.2.2 系统各层次设计与实现 | 第33-36页 |
| 3.3 系统架构部署 | 第36-47页 |
| 3.3.1 系统硬件环境 | 第36-37页 |
| 3.3.2 系统环境部署 | 第37-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于Spark计算框架聚类算法并行化研究 | 第48-58页 |
| 4.1 K-means算法并行化实现 | 第48-53页 |
| 4.1.1 K-means算法介绍 | 第48-50页 |
| 4.1.2 K-means算法并行化实现 | 第50-53页 |
| 4.2 DBSCAN算法并行化实现 | 第53-57页 |
| 4.2.1 DBSCAN算法介绍 | 第53-55页 |
| 4.2.2 DBSCAN算法并行化实现 | 第55-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 系统性能测试和算法实现 | 第58-69页 |
| 5.1 数据预处理 | 第58-59页 |
| 5.2 稳定性测试 | 第59-61页 |
| 5.3 分布式存储测试 | 第61-62页 |
| 5.4 并行计算测试 | 第62-67页 |
| 5.4.1 K-means算法并行化实现 | 第63-66页 |
| 5.4.2 并行计算速度验证 | 第66-67页 |
| 5.5 DBSCAN算法的实现 | 第67-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第75页 |
