| 摘要 | 第8-9页 |
| abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 选题来源 | 第12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 平台实现的关键技术 | 第16-30页 |
| 2.1 浅析OpenStack虚拟化技术 | 第16-19页 |
| 2.1.1 CPU虚拟化 | 第16-17页 |
| 2.1.2 内存虚拟化 | 第17页 |
| 2.1.3 网络虚拟化 | 第17-19页 |
| 2.2 OpenStack关键技术 | 第19-23页 |
| 2.2.1 OpenStack计算服务——Nova | 第19-20页 |
| 2.2.2 OpenStack网络服务——Neutron | 第20-21页 |
| 2.2.3 OpenStack对象存储服务——Swift | 第21-23页 |
| 2.3 Hadoop分布式基础架构 | 第23-26页 |
| 2.3.1 HDFS分布式文件系统 | 第23-24页 |
| 2.3.2 MapReduce并行计算框架 | 第24-25页 |
| 2.3.3 YARN | 第25-26页 |
| 2.4 海洋大数据可视化WebGIS | 第26-28页 |
| 2.4.1 WebGIS特点 | 第26-27页 |
| 2.4.2 海量数据可视化特点 | 第27页 |
| 2.4.3 WebGIS在平台上的实现 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 海洋大数据存储管理 | 第30-41页 |
| 3.1 海洋大数据分析 | 第30-34页 |
| 3.1.1 海洋大数据采集 | 第30页 |
| 3.1.2 海洋大数据特征 | 第30-32页 |
| 3.1.3 海洋数据结构与格式 | 第32-34页 |
| 3.2 海洋大数据存储管理集群优化 | 第34-37页 |
| 3.2.1 传统海洋大数据存储模式 | 第34-35页 |
| 3.2.2 基于OpenStack的存储管理集群优化 | 第35-37页 |
| 3.3 海洋大数据存储管理集群架构 | 第37-40页 |
| 3.3.1 海洋大数据存储管理集群硬件架构 | 第37-38页 |
| 3.3.2 海洋大数据存储管理集群软件架构 | 第38-39页 |
| 3.3.3 海洋大数据集群整体逻辑框架 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 海洋大数据分析与应用 | 第41-50页 |
| 4.1 海洋大数据的应用场景 | 第41-42页 |
| 4.2 k-Means聚类算法 | 第42-46页 |
| 4.2.1 k-Means工作原理 | 第42-43页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第43-44页 |
| 4.2.3 代 | 第44-46页 |
| 4.3 Parallel Frequent Pattern Mining关联规则算法 | 第46-49页 |
| 4.3.1 关联规则算法原理 | 第46-47页 |
| 4.3.2 海洋大数据关联规则挖掘步骤 | 第47-48页 |
| 4.3.3 海洋大数据关联规则挖掘内容 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 海洋大数据管理与应用实验平台的设计与实现 | 第50-59页 |
| 5.1 海洋大数据云存储方案 | 第50-51页 |
| 5.2 基于OpenStack的Hadoop集群部署 | 第51-55页 |
| 5.2.1 OpenStack基础平台 | 第51-52页 |
| 5.2.2 Hadoop存储管理集群 | 第52-55页 |
| 5.3 海洋大数据管理与应用展示 | 第55-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第65页 |
