| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 云计算和Hadoop国内外发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内外健康大数据发展现状 | 第11页 |
| 1.2.3 Hadoop数据放置现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第13-14页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第14-15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.6 本章小结 | 第16-18页 |
| 第2章 研究基础 | 第18-26页 |
| 2.1 Hadoop的系统架构简介 | 第18-22页 |
| 2.1.1 HDFS简介 | 第18-20页 |
| 2.1.2 MapReduce编程模型介绍 | 第20-22页 |
| 2.2 层次聚类算法 | 第22-23页 |
| 2.3 贪心算法 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于数据块间作业访问关联性的动态数据放置算法 | 第26-46页 |
| 3.1 研究动机 | 第26-27页 |
| 3.2 问题描述与解决思路 | 第27-29页 |
| 3.3 基于数据块间作业访问关联性的动态数据放置算法 | 第29-40页 |
| 3.3.1 基于Job-ACG的数据块作业访问关联关系表示模型 | 第29-34页 |
| 3.3.2 基于Job-ACGC的关联数据块动态放置算法 | 第34-38页 |
| 3.3.3 聚类结果调整算法 | 第38-40页 |
| 3.4 实验方案与性能分析 | 第40-44页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第40-42页 |
| 3.4.2 实验准备 | 第42页 |
| 3.4.3 实验方案及结果 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于Join访问关联性的多输入文件数据放置算法 | 第46-62页 |
| 4.1 研究动机 | 第46-48页 |
| 4.2 问题描述与解决思路 | 第48-51页 |
| 4.3 多输入文件的Join访问关联数据块分组放置算法 | 第51-58页 |
| 4.3.1 建立基于二分图的数据块间作业访问关联关系表示模型 | 第51-54页 |
| 4.3.2 建立Join-ACGP数学模型 | 第54-56页 |
| 4.3.3 基于贪心算法的数据块分组放置算法 | 第56-58页 |
| 4.4 实验方案与性能分析 | 第58-60页 |
| 4.4.1 实验环境及实验准备 | 第58页 |
| 4.4.2 实验方案及结果 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 MapReduce数据放置工具设计与实现 | 第62-78页 |
| 5.1 MapReduce数据放置工具的开发背景 | 第62-63页 |
| 5.2 MapReduce数据放置工具的功能设计 | 第63-68页 |
| 5.2.1 总体功能分析与设计 | 第63-65页 |
| 5.2.2 Job-ACDP模块功能设计 | 第65-66页 |
| 5.2.3 多文件Join-ACDP模块功能设计 | 第66-68页 |
| 5.3 MapReduce数据放置工具的实现 | 第68-77页 |
| 5.3.1 历史访问记录模块 | 第68-70页 |
| 5.3.2 MapReduce数据放置工具的设计与实现 | 第70-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 结论 | 第78-80页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第78-79页 |
| 6.2 下一步研究工作展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
