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面向大数据的模型解释系统关键技术研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
        1.2.1 MapReduce简化工具第13-14页
        1.2.2 大数据工作流第14-15页
    1.3 论文主要研究内容第15-16页
    1.4 本文的组织结构第16-18页
第二章 系统相关技术研究第18-31页
    2.1 分布式计算平台Hadoop第18-25页
        2.1.1 Hadoop分布式文件系统第18-21页
        2.1.2 MapReduce并行编程模型第21-25页
    2.2 Hadoop工作流引擎Oozie第25-26页
    2.3 规则引擎与Drools第26-29页
        2.3.1 产生式系统第26-27页
        2.3.2 Rete算法第27页
        2.3.3 Drools规则引擎第27-29页
        2.3.4 Drools规则语言第29页
        2.3.5 规则引擎的优点第29页
    2.4 本章小结第29-31页
第三章 基于规则引擎的模型元数据解释研究第31-61页
    3.1 基于DAG的大数据模型定义第31-34页
        3.1.1 基本概念第31-32页
        3.1.2 控制节点类型第32-34页
        3.1.3 处理节点类型第34页
    3.2 基于XML的大数据模型元数据描述第34-40页
        3.2.1 标签介绍第35-36页
        3.2.2 命名参数第36页
        3.2.3 执行节点第36-38页
        3.2.4 有向边第38页
        3.2.5 基于BDMDL的大数据模型定义示例第38-40页
    3.3 大数据模型到大数据工作流的元数据解释机制第40-48页
        3.3.1 大数据模型元数据到有向图的转换第40-42页
        3.3.2 规则引擎引入必要性第42-43页
        3.3.3 基于规则引擎的模型元数据解释方法第43-48页
    3.4 Rete网络改进研究第48-60页
        3.4.1 Rete算法定义第48-49页
        3.4.2 规则编译第49-52页
        3.4.3 运行时执行第52-54页
        3.4.4 问题描述第54-57页
        3.4.5 基于约束频度的Rete网络优化构建机制第57-60页
    3.5 本章小结第60-61页
第四章 大数据模型复用解释研究第61-75页
    4.1 大数据模型复用在各阶段的设计第61-63页
        4.1.1 设计阶段第61-62页
        4.1.2 解释阶段第62-63页
        4.1.3 运行阶段第63页
    4.2 Oozie所支持的模型复用方式分析第63-65页
        4.2.1 Oozie Shared Lib原理第63-64页
        4.2.2 Oozie Shared Lib不足第64-65页
    4.3 大数据模型解释阶段模型复用流程设计第65-66页
    4.4 传统HDFS文件复制策略探究第66-67页
        4.4.1 传统HDFS集群内文件复制策略原理第66-67页
        4.4.2 传统HDFS集群内文件复制策略不足第67页
    4.5 基于组合权重的本地化模型复制策略设计第67-74页
        4.5.1 设计思想第67-68页
        4.5.2 数据节点选取考虑因素第68-70页
        4.5.3 数据节点系统负载权重因子确定第70-72页
        4.5.4 算法设计第72-74页
    4.6 本章小结第74-75页
第五章 系统实现与实验分析第75-96页
    5.1 总体功能设计第75-78页
        5.1.1 大数据平台架构第75-76页
        5.1.2 系统模块划分第76-77页
        5.1.3 系统工作流程第77-78页
    5.2 系统模块关键技术实现第78-86页
        5.2.1 模型元数据解析模块第78页
        5.2.2 复用模型解释模块第78-82页
        5.2.3 规则模块第82-86页
        5.2.4 工作流生成模块第86页
    5.3 基于约束频度的Rete网络构建优化实验与分析第86-89页
        5.3.1 实验环境与实验设计第86-87页
        5.3.2 实验数据与结果分析第87-89页
    5.4 基于组合权重的本地化模型复制策略实验与分析第89-95页
        5.4.1 实验环境与实验设计第89-91页
        5.4.2 实验数据与结果分析第91-95页
    5.5 本章小结第95-96页
第六章 总结与展望第96-98页
    6.1 工作总结第96-97页
    6.2 未来展望第97-98页
致谢第98-99页
参考文献第99-102页
攻读硕士学位期间取得的成果第102-103页

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