| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究的背景 | 第7页 |
| 1.2 研究的内容与意义 | 第7-9页 |
| 1.3 论文主要工作和组织结构 | 第9-10页 |
| 1.4 本章小结 | 第10-11页 |
| 第2章 农业传感数据的采集与分析 | 第11-21页 |
| 2.1 影响农作物生长的环境因子 | 第11-13页 |
| 2.2 农业传感量的数据信息采集 | 第13-15页 |
| 2.3 农业数据的容量与处理需求 | 第15页 |
| 2.4 大规模数据存储解决方案的分析 | 第15-18页 |
| 2.4.1 对关系型数据库的剖析 | 第15-17页 |
| 2.4.2 对非关系型数据库的剖析 | 第17-18页 |
| 2.5 检索系统解决方案的设计 | 第18-19页 |
| 2.6 本章小结 | 第19-21页 |
| 第3章 Hadoop平台的体系架构 | 第21-34页 |
| 3.1 Hadoop平台概述 | 第21-22页 |
| 3.2 Hadoop分布式文件系统HDFS | 第22-28页 |
| 3.2.1 HDFS的特性与体系架构 | 第22-24页 |
| 3.2.2 HDFS中客户端的读写过程 | 第24-27页 |
| 3.2.3 网络拓扑与Datanode的选取 | 第27-28页 |
| 3.3 Hadoop的MapReduce模型 | 第28-33页 |
| 3.3.1 主要操作实现 | 第28-29页 |
| 3.3.2 Mapreduce的执行流程 | 第29-31页 |
| 3.3.3 其他相关技术 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 HBase在检索系统中的相关技术分析 | 第34-44页 |
| 4.1 HBase体系结构及存储方式 | 第34-38页 |
| 4.1.1 Hregion的剖析 | 第36页 |
| 4.1.2 HRegionServer的数据存储关系 | 第36-38页 |
| 4.2 HBase数据模型 | 第38-40页 |
| 4.3 传感数据的数据迁移 | 第40-42页 |
| 4.3.1 sqoop概述与应用 | 第40页 |
| 4.3.2 sqoop的数据导入与导出 | 第40-42页 |
| 4.4 HRegion定位方式分析 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 算法的设计及系统测试分析 | 第44-63页 |
| 5.1 分布式集群部署 | 第44-45页 |
| 5.2 分布式集群的搭建 | 第45-51页 |
| 5.3 Hadoop算法的设计 | 第51-57页 |
| 5.3.1 Map函数设计 | 第52-54页 |
| 5.3.2 Reduce函数设计 | 第54-55页 |
| 5.3.3 Run函数设计 | 第55-57页 |
| 5.4 测试分析 | 第57-62页 |
| 5.4.1 不同计算模型检索农业数据的对比分析 | 第57-60页 |
| 5.4.2 农业产区检索优化的测试分析 | 第60-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |