| 目录 | 第3-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文工作 | 第9-10页 |
| 1.4 全文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 大数据处理概述 | 第11-17页 |
| 2.1 大数据处理的典型系统 | 第11-14页 |
| 2.1.1 HBase项目 | 第11-12页 |
| 2.1.2 Hadoop分布式文件系统 | 第12-14页 |
| 2.2 分布式NoSQL在大数据处理中的意义 | 第14页 |
| 2.3 相关研究工作介绍 | 第14-16页 |
| 2.3.1 分布式NoSQL系统 | 第14-15页 |
| 2.3.2 性能优化 | 第15页 |
| 2.3.3 预写日志改进 | 第15-16页 |
| 2.4 本章小节 | 第16-17页 |
| 第三章 大数据处理性能优化 | 第17-24页 |
| 3.1 主流NoSQL对写请求的处理 | 第17-19页 |
| 3.2 当前NoSQL处理写请求所存在的问题 | 第19-21页 |
| 3.3 改进服务端的批量处理算法 | 第21-22页 |
| 3.4 对预写日志的扩展 | 第22-23页 |
| 3.5 本章小节 | 第23-24页 |
| 第四章 提高大数据处理的服务质量 | 第24-28页 |
| 4.1 非关系型数据库处理客户端请求的性能波动问题 | 第24-25页 |
| 4.2 自适应Flush模型 | 第25-27页 |
| 4.3 本章小节 | 第27-28页 |
| 第五章 EnhBase系统的实现 | 第28-33页 |
| 5.1 批处理改进算法实现 | 第28-30页 |
| 5.1.1 可重入式批处理 | 第28页 |
| 5.1.2 激进式批处理 | 第28-30页 |
| 5.2 预写日志扩展的实现：VLog | 第30页 |
| 5.2.1 HDFS的修改 | 第30页 |
| 5.2.2 VLog | 第30页 |
| 5.3 自适应Flush模型的实现 | 第30-32页 |
| 5.4 本章小节 | 第32-33页 |
| 第六章 系统测试与分析 | 第33-42页 |
| 6.1 实验环境设置 | 第33页 |
| 6.2 对批处理改进算法的有效性检验 | 第33-35页 |
| 6.3 性能对比测试 | 第35-37页 |
| 6.3.1 YCSB吞吐量测试 | 第35页 |
| 6.3.2 YCSB时延测试 | 第35-36页 |
| 6.3.3 YCSB++测试 | 第36-37页 |
| 6.4 其他测试集 | 第37-38页 |
| 6.4.1 写繁重测试集 | 第37-38页 |
| 6.4.2 读繁重测试集 | 第38页 |
| 6.5 预写日志测试 | 第38-39页 |
| 6.6 系统服务质量测试 | 第39-40页 |
| 6.7 本章小节 | 第40-42页 |
| 第七章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 7.1 创新与贡献 | 第42-43页 |
| 7.2 进一步的研究的展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |