| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 符号说明 | 第13-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-20页 |
| 1.1 选题背景 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第17页 |
| 1.3 研究目标及意义 | 第17-18页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第17-18页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第18页 |
| 1.4 论文研究内容及结构安排 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 系统相关技术 | 第20-31页 |
| 2.1 Hadcop | 第20-24页 |
| 2.1.1 Hadoop组成 | 第20-21页 |
| 2.1.2 Hadoop分布式文件系统HDFS | 第21-23页 |
| 2.1.3 MapReduce计算框架 | 第23-24页 |
| 2.2 HBase | 第24-30页 |
| 2.2.1 HBase架构 | 第25-26页 |
| 2.2.2 HBase数据模型 | 第26-28页 |
| 2.2.3 HBase存储格式 | 第28-29页 |
| 2.2.4 HBase中Region的切分和合并 | 第29-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于HBase大规模数据存储解决方案的分析与设计 | 第31-49页 |
| 3.1 需求分析 | 第31-35页 |
| 3.1.1 已有解决方案优缺点分析 | 第31-33页 |
| 3.1.2 HBase日志机制分析 | 第33-35页 |
| 3.2 设计目标 | 第35-36页 |
| 3.3 总体设计 | 第36-40页 |
| 3.3.1 总体架构 | 第37-39页 |
| 3.3.2 网络磁盘架构设计 | 第39-40页 |
| 3.4 数据库设计 | 第40-42页 |
| 3.5 数据存储相关机制设计 | 第42-45页 |
| 3.5.1 Flush机制设计 | 第42页 |
| 3.5.2 Compaction机制设计 | 第42-45页 |
| 3.6 远程日志过程设计 | 第45-47页 |
| 3.7 本方案的优势 | 第47-48页 |
| 3.8 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于HBase大规模数据存储解决方案的实现 | 第49-68页 |
| 4.1 HBase集群及开发平台搭建 | 第49-55页 |
| 4.1.1 环境配置前期准备 | 第49-50页 |
| 4.1.2 Hadoop集群平台配置 | 第50-52页 |
| 4.1.3 HBase安装与配置 | 第52-55页 |
| 4.2 HBase大规模数据存储的实现 | 第55-61页 |
| 4.2.1 数据库实现 | 第55-57页 |
| 4.2.2 Flush部分实现 | 第57-58页 |
| 4.2.3 Compaction的部分实现 | 第58-59页 |
| 4.2.4 远程日志过程的实现 | 第59-61页 |
| 4.3 性能测试与结果分析 | 第61-67页 |
| 4.3.1 测试环境 | 第61-62页 |
| 4.3.2 测试用例 | 第62页 |
| 4.3.3 测试与分析 | 第62-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 总结 | 第68-69页 |
| 5.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读学位期间的科研成果和参加的项目 | 第77-78页 |
| 附件 | 第78页 |