| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状及在石油行业的应用 | 第8-11页 |
| 1.2.1 大数据技术国内外研究现状及在石油行业的应用 | 第8-9页 |
| 1.2.2 数据仓库、OLAP技术国内外研究现状及在石油行业的应用 | 第9-11页 |
| 1.3 研究的目的和意义 | 第11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 基于大数据的钻井物料信息管理系统总体结构 | 第12-28页 |
| 2.1 大数据的基本概念 | 第12-17页 |
| 2.1.1 大数据定义及特点 | 第12-13页 |
| 2.1.2 Hadoop技术 | 第13页 |
| 2.1.3 Hadoop HDFS | 第13-15页 |
| 2.1.4 Hadoop MapReduce | 第15-17页 |
| 2.2 数据仓库、OLAP技术相关概念 | 第17-21页 |
| 2.2.1 数据仓库定义及特点 | 第17-18页 |
| 2.2.2 数据仓库相关概念 | 第18页 |
| 2.2.3 分布式数据仓库架构 | 第18-20页 |
| 2.2.4 OLAP | 第20-21页 |
| 2.3 石油钻井钻具基础数据分析 | 第21-24页 |
| 2.3.1 石油钻井中的物料清单 | 第21-22页 |
| 2.3.2 石油钻井中的钻具组合 | 第22-23页 |
| 2.3.3 石油钻井物料清单的结构 | 第23页 |
| 2.3.4 钻井物料信息管理特点 | 第23-24页 |
| 2.4 基于大数据的石油钻井物料信息多维分析系统总体结构 | 第24-27页 |
| 2.4.1 系统功能设计 | 第24页 |
| 2.4.2 基于大数据的钻井物料信息多维分析系统的总体结构 | 第24-25页 |
| 2.4.3 基于大数据的多维分析解决方案设计 | 第25-26页 |
| 2.4.4 利用Hadoop对钻井物料信息进行OLAP分析的优缺点 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于大数据的钻井物料信息数据仓库的设计和实现 | 第28-48页 |
| 3.1 基于大数据数据仓库设计的主要技术 | 第28-32页 |
| 3.1.1 Hive基本概念 | 第28-29页 |
| 3.1.2 Hive数据仓库 | 第29-30页 |
| 3.1.3 Hadoop+Hive | 第30-31页 |
| 3.1.4 Sqoop数据迁移工具 | 第31页 |
| 3.1.5 HiveQL | 第31-32页 |
| 3.2 基于Hive的钻井物料信息数据仓库的分析和设计 | 第32-38页 |
| 3.2.1 数据仓库主题及主题域确定 | 第33-34页 |
| 3.2.2 数据仓库事实表和维表设计 | 第34-35页 |
| 3.2.3 数据仓库数据模型设计 | 第35-38页 |
| 3.3 基于Hive的钻井物料信息数据仓库的实现 | 第38-44页 |
| 3.3.1 基于大数据的数据仓库构建 | 第38-39页 |
| 3.3.2 分布式平台设计 | 第39-41页 |
| 3.3.3 系统运行环境配置 | 第41-44页 |
| 3.4 Hive架构中ETL的实现 | 第44-47页 |
| 3.4.1 数据提取 | 第44-45页 |
| 3.4.2 数据转化 | 第45-46页 |
| 3.4.3 数据加载 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于Hadoop的钻井物料信息多维分析 | 第48-64页 |
| 4.1 多维分析主要技术简介 | 第48-49页 |
| 4.1.1 多维分析的主要操作 | 第48页 |
| 4.1.2 Mondrian简介 | 第48-49页 |
| 4.2 石油钻井物料信息数据模型 | 第49-52页 |
| 4.2.1 基于OLAP的数据模型 | 第49-50页 |
| 4.2.2 钻井物料数据多维模型特点 | 第50-52页 |
| 4.3 基于大数据的钻井物料多维分析方式 | 第52-56页 |
| 4.3.1 切片 | 第52-53页 |
| 4.3.2 切块 | 第53-54页 |
| 4.3.3 钻取 | 第54-56页 |
| 4.3.4 旋转 | 第56页 |
| 4.4 基于大数据的多维分析的设计与实现 | 第56-63页 |
| 4.4.1 Hadoop进行多维分析 | 第56-58页 |
| 4.4.2 面向Hive的存储层设计与实现 | 第58-59页 |
| 4.4.3 OLAP引擎层的设计和实现 | 第59-60页 |
| 4.4.4 基于MapReduce的多维分析算法设计 | 第60-61页 |
| 4.4.5 基于MapReduce的多维分析算法实现 | 第61-63页 |
| 4.5 本章总结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结和展望 | 第64-66页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第64页 |
| 5.2 进一步展望研究 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70-71页 |
