基于大数据的实时决策支持系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 DSS的发展 | 第10-11页 |
| 1.1.2 大数据对DSS的影响 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状及存在的问题 | 第12-14页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 创新点概述 | 第15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第16-22页 |
| 2.1 DSS组成结构 | 第16-17页 |
| 2.1.1 多库结构与新决策支持系统组成结构 | 第16页 |
| 2.1.2 综合决策支持系统组成结构 | 第16-17页 |
| 2.2 大数据的计算模式 | 第17-19页 |
| 2.2.1 大数据批量计算 | 第17-18页 |
| 2.2.2 大数据流式计算 | 第18-19页 |
| 2.3 分布式与内存计算技术 | 第19-21页 |
| 2.3.1 MapReduce分布式编程模型 | 第19页 |
| 2.3.2 Spark分布式内存计算引擎 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 BDRDSS理论、模型与结构研究 | 第22-32页 |
| 3.1 BDRDSS的属性与定义 | 第22-24页 |
| 3.1.1 BDRDSS的属性特性 | 第22-23页 |
| 3.1.2 BDRDSS的形式化定义 | 第23-24页 |
| 3.2 BDRDSS组成结构研究 | 第24-28页 |
| 3.2.1 结构设计 | 第24-27页 |
| 3.2.2 工作机制描述 | 第27页 |
| 3.2.3 关键技术分析 | 第27-28页 |
| 3.3 BDRDSS分层服务模型研究 | 第28-31页 |
| 3.3.1 两类计算结构 | 第28-29页 |
| 3.3.2 分层服务模型设计 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 BDRDSS关键技术研究 | 第32-56页 |
| 4.1 BDRDSS任务调度算法研究 | 第32-47页 |
| 4.1.1 资源模型设计 | 第32-34页 |
| 4.1.2 任务模型设计 | 第34-36页 |
| 4.1.3 DC-SS-FF算法 | 第36-41页 |
| 4.1.4 TC-SS-FF算法 | 第41-44页 |
| 4.1.5 实验 | 第44-47页 |
| 4.2 BDRDSS数据流降载策略研究 | 第47-54页 |
| 4.2.1 BDRDSS的三类降载策略 | 第47-48页 |
| 4.2.2 基于数据时效价值的动态降载策略 | 第48-52页 |
| 4.2.3 实验 | 第52-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 BDRDSS实例设计与实现 | 第56-72页 |
| 5.1 实例系统设计 | 第56-61页 |
| 5.1.1 应用场景及运行环境 | 第56页 |
| 5.1.2 系统功能模型 | 第56-57页 |
| 5.1.3 模块设计 | 第57-60页 |
| 5.1.4 技术栈 | 第60-61页 |
| 5.2 系统原型实现 | 第61-69页 |
| 5.2.1 决策计算模块实现 | 第61-63页 |
| 5.2.2 数据源模块实现 | 第63-65页 |
| 5.2.3 数据池模块实现 | 第65-66页 |
| 5.2.4 任务调度模块实现 | 第66-69页 |
| 5.3 系统运行状态分析 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-72页 |
| 总结与展望 | 第72-74页 |
| 工作总结 | 第72页 |
| 工作展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
