| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第18-36页 |
| 1.1 研究背景及问题提出 | 第18-20页 |
| 1.2 研究现状与挑战 | 第20-32页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第21-31页 |
| 1.2.2 问题与挑战 | 第31-32页 |
| 1.2.3 本文研究的若干关键问题 | 第32页 |
| 1.3 研究内容和组织结构 | 第32-36页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第32-34页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第34-36页 |
| 2 基于MapReduce的高效相似性连接算法 | 第36-57页 |
| 2.1 引言 | 第36-37页 |
| 2.2 相似性连接的相关研究工作 | 第37-38页 |
| 2.3 算法原理及概述 | 第38-39页 |
| 2.4 SJT树 | 第39-44页 |
| 2.4.1 思路 | 第40-41页 |
| 2.4.2 SJT结构与构建 | 第41-42页 |
| 2.4.3 基于SJT的剪枝方法及参考点选择 | 第42-44页 |
| 2.5 基于SJT的MapReduce相似性连接算法 | 第44-49页 |
| 2.5.1 建立SJT_S和SJT_C | 第45-46页 |
| 2.5.2 数据集分区 | 第46-49页 |
| 2.5.3 MapReduce任务 | 第49页 |
| 2.6 实验 | 第49-56页 |
| 2.6.1 实验设置 | 第49-50页 |
| 2.6.2 实验结果与分析 | 第50-55页 |
| 2.6.3 计算成本和时间复杂度 | 第55-56页 |
| 2.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 3 基于HBase的海量时间序列数据相关系数快速估计算法 | 第57-73页 |
| 3.1 引言 | 第57-58页 |
| 3.2 相关系数计算的相关研究工作 | 第58-59页 |
| 3.3 算法概述 | 第59-61页 |
| 3.3.1 分布式存储和计算模型 | 第60页 |
| 3.3.2 传统方法存在的问题及本文算法 | 第60-61页 |
| 3.4 DCE算法 | 第61-65页 |
| 3.4.1 基于EAPCA的相关系数估计 | 第62-64页 |
| 3.4.2 DCE算法讨论 | 第64-65页 |
| 3.5 ADCE算法 | 第65-69页 |
| 3.5.1 摘要数据ML-List | 第65-67页 |
| 3.5.2 ML-Visiting算法 | 第67-69页 |
| 3.6 实验 | 第69-70页 |
| 3.6.1 实验设置 | 第69-70页 |
| 3.6.2 实验结果与分析 | 第70页 |
| 3.7 本章小结 | 第70-73页 |
| 4 基于窗口的多连续查询算法 | 第73-98页 |
| 4.1 引言 | 第73-74页 |
| 4.2 数据流的多连续查询的相关研究工作 | 第74-76页 |
| 4.3 算法概述 | 第76-78页 |
| 4.4 Feed和component | 第78-81页 |
| 4.5 内部窗口与构建窗口 | 第81-89页 |
| 4.5.1 内部窗口 | 第81-83页 |
| 4.5.2 构建窗口 | 第83-85页 |
| 4.5.3 完整算法及复杂度分析 | 第85-89页 |
| 4.6 窗口存储 | 第89-91页 |
| 4.6.1 基于快照的内存分配方案 | 第89-90页 |
| 4.6.2 基于feed的内存分配方案 | 第90-91页 |
| 4.7 增量执行计划 | 第91-92页 |
| 4.8 实验 | 第92-97页 |
| 4.8.1 实验设置 | 第92-93页 |
| 4.8.2 实验结果与分析 | 第93-97页 |
| 4.9 本章小结 | 第97-98页 |
| 5 作业感知的Hadoop集群网络调度方法 | 第98-115页 |
| 5.1 引言 | 第98-99页 |
| 5.2 Hadoop集群网络调度的相关研究工作 | 第99-100页 |
| 5.3 应用层网络流预测 | 第100-103页 |
| 5.3.1 预测方法 | 第100页 |
| 5.3.2 网络流信息存储位置 | 第100-102页 |
| 5.3.3 预测代理及网络预测信息的收集 | 第102-103页 |
| 5.4 基于作业的网络流优先级调度 | 第103-108页 |
| 5.4.1 Fat-Tree拓扑与路径管理 | 第104-106页 |
| 5.4.2 容错性 | 第106-108页 |
| 5.5 实验 | 第108-114页 |
| 5.5.1 实验设置 | 第108页 |
| 5.5.2 实验结果与分析 | 第108-114页 |
| 5.6 本章小结 | 第114-115页 |
| 6 结论与展望 | 第115-118页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第115-116页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-128页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第128-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
| 作者简介 | 第130页 |