| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第9-10页 |
| 1.2 理论意义和应用价值 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第12页 |
| 1.5 论文研究方案 | 第12-14页 |
| 第2章 基于Hadoop的物流车辆运输监控数据管理的理论研究 | 第14-35页 |
| 2.1 物流车辆运输监控数据研究 | 第14-16页 |
| 2.1.1 监控数据意义 | 第14页 |
| 2.1.2 监控数据来源 | 第14-15页 |
| 2.1.3 监控数据存储 | 第15-16页 |
| 2.2 Hadoop架构简介 | 第16-22页 |
| 2.2.1 Hadoop简介 | 第16页 |
| 2.2.2 HDFS | 第16-20页 |
| 2.2.3 MapReduce | 第20-22页 |
| 2.3 HBase平台介绍 | 第22-34页 |
| 2.3.1 HBase概述 | 第22-24页 |
| 2.3.2 HBase的数据模型 | 第24-28页 |
| 2.3.3 HBase的系统架构 | 第28-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于Hadoop的物流车辆运输监控数据管理的分析 | 第35-46页 |
| 3.1 传统物流车辆运输监控数据管理的整体结构分析 | 第35-37页 |
| 3.1.1 监控数据接收分析 | 第35-36页 |
| 3.1.2 监控数据处理存储分析 | 第36-37页 |
| 3.1.3 监控数据查询统计分析 | 第37页 |
| 3.2 基于Hadoop的物流车辆监控数据管理的整体结构分析 | 第37-38页 |
| 3.3 Hadoop集群监控数据管理机制分析 | 第38-45页 |
| 3.3.1 HDFS设计前提和目标 | 第38-39页 |
| 3.3.2 HDFS节点故障 | 第39-41页 |
| 3.3.3 HDFS负载均衡 | 第41-42页 |
| 3.3.4 MapReduce程序分析 | 第42-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于Hadoop的物流车辆运输监控数据管理的设计 | 第46-54页 |
| 4.1 系统的设计要求 | 第46页 |
| 4.2 系统的总体架构 | 第46-47页 |
| 4.3 HBase数据库设计 | 第47-48页 |
| 4.4 监控数据存储管理功能设计 | 第48-49页 |
| 4.4.1 创建监控数据GpsInfo表 | 第48页 |
| 4.4.2 删除监控数据GpsInfo表 | 第48-49页 |
| 4.4.3 向GpsInfo表中插入数据 | 第49页 |
| 4.5 监控数据查询功能设计 | 第49-51页 |
| 4.5.1 查询GpsInfo表中单条数据 | 第49-50页 |
| 4.5.2 查询GpsInfo表中多条数据 | 第50-51页 |
| 4.6 基于MapReduce的监控数据的统计分析设计 | 第51-52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 基于Hadoop的物流车辆运输监控数据管理的实现与测试 | 第54-79页 |
| 5.1 软硬件环境 | 第54-55页 |
| 5.2 基于Hadoop的物流车辆运输监控数据管理的实现 | 第55-68页 |
| 5.2.1 Hadoop部署 | 第55-61页 |
| 5.2.2 HBase部署 | 第61-65页 |
| 5.2.3 物流监控平台集成 | 第65-66页 |
| 5.2.4 原始数据迁移 | 第66-68页 |
| 5.3 基于Hadoop的物流车辆运输监控数据管理的测试 | 第68-73页 |
| 5.3.1 监控数据的存储功能测试 | 第68-71页 |
| 5.3.2 监控数据的查询功能测试 | 第71-72页 |
| 5.3.3 基于MapReduce的监控数据统计分析功能测试 | 第72-73页 |
| 5.4 Hadoop平台性能测试 | 第73-77页 |
| 5.4.1 Hadoop存取性能测试 | 第73-74页 |
| 5.4.2 MapReduce测试 | 第74-75页 |
| 5.4.3 HBase测试 | 第75-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 附录一 程序主要代码 | 第85-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
