| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要工作及章节安排 | 第12-15页 |
| 2 Hadoop 云计算平台 | 第15-21页 |
| 2.1 Hadoop 体系结构简介 | 第15页 |
| 2.2 并行编程模型 MapReduce | 第15-20页 |
| 2.2.1 MapReduce 编程模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 MapReduce 执行流程 | 第17-18页 |
| 2.2.3 MapReduce 编程基础 | 第18-20页 |
| 2.3 本章总结 | 第20-21页 |
| 3 备件消耗量预测关键技术 | 第21-27页 |
| 3.1 备件消耗量预测方法概述 | 第21-23页 |
| 3.1.1 趋势修正移动平均法 | 第21-22页 |
| 3.1.2 指数平滑法 | 第22-23页 |
| 3.1.3 概率统计分析法 | 第23页 |
| 3.2 备件储备定额概述 | 第23-25页 |
| 3.2.1 备件介绍 | 第23-24页 |
| 3.2.2 备件储备定额构成 | 第24-25页 |
| 3.3 本章总结 | 第25-27页 |
| 4 备件消耗量预测系统架构 | 第27-37页 |
| 4.1 数据获取模块 | 第28页 |
| 4.2 数据存储模块 | 第28-29页 |
| 4.3 数据预处理模块 | 第29页 |
| 4.4 备件裕度系数确定 | 第29-35页 |
| 4.4.1 备件重要性评价指标体系的建立 | 第30-31页 |
| 4.4.2 备件重要性评价 | 第31-35页 |
| 4.5 备件消耗量预测模块 | 第35-36页 |
| 4.6 本章总结 | 第36-37页 |
| 5 系统实现 | 第37-53页 |
| 5.1 备件数据获取 | 第37-38页 |
| 5.2 数据预处理 | 第38-40页 |
| 5.3 Hadoop 集群部署 | 第40-46页 |
| 5.3.1 安装JDK | 第40页 |
| 5.3.2 安装Cygwin | 第40-41页 |
| 5.3.3 安装和配置 SSH | 第41-42页 |
| 5.3.4 安装Hadoop | 第42-45页 |
| 5.3.5 完全分布式三节点 Hadoop 集群部署 | 第45-46页 |
| 5.4 备件消耗量预测方法MapReduce 化 | 第46-49页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第49-52页 |
| 5.5.1 数据集描述 | 第49页 |
| 5.5.2 处理器可扩展性实验 | 第49-50页 |
| 5.5.3 数据的可扩展性实验 | 第50-51页 |
| 5.5.4 加速比性能试验 | 第51-52页 |
| 5.6 本章总结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-54页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 在学研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |