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基于关系数据库和map/reduce的综合查询系统设计与实现

目录第3-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第7-10页
    1.1 问题的提出第7页
    1.2 研究MAPREDUCE的重要意义第7-8页
    1.3 本文所做的工作第8页
    1.4 本文组织结构第8-10页
第二章 基础知识第10-24页
    2.1 HADOOP平台第10-12页
        2.1.1 什么是Hadoop平台第10页
        2.1.2 Hadoop的产生和发展第10-11页
        2.1.3 Hadoop的子项目第11-12页
    2.2 HDFS第12-17页
        2.2.1 相关概念第13-15页
        2.2.2 数据流第15-17页
    2.3 MAPREDUCE第17-20页
        2.3.1 概述第17-18页
        2.3.2 工作原理第18-19页
        2.3.3 例子第19-20页
    2.4 HIVE第20-23页
        2.4.1 Hive体系结构第20-21页
        2.4.2 Hive的数据存储第21-22页
        2.4.3 Hive执行HiveQL的流程第22-23页
    2.5 SQOOP第23-24页
        2.5.1 数据库导入第23-24页
第三章 综合查询系统的设计与实现第24-36页
    3.1 相关设计第24-26页
        3.1.1 主要功能第24-25页
        3.1.2 模块介绍第25-26页
    3.2 相关实现第26-32页
        3.2.1 数据库第26-29页
        3.2.2 音频播放第29-30页
        3.2.3 视频播放第30-32页
    3.3 系统展示第32-36页
        3.3.1 代码结构第32-33页
        3.3.2 登录界面第33页
        3.3.3 功能模块及其细节第33-34页
        3.3.4 分组显示第34页
        3.3.5 语音播放功能展示第34-35页
        3.3.6 整体展示第35-36页
第四章 HADOOP平台下数据查询系统第36-41页
    4.1 系统的整体框架介绍第36-37页
    4.2 系统查询模块流程第37-38页
    4.3 开发环境配置第38-40页
        4.3.1 Hadoop配置第38-39页
        4.3.2 Hive配置第39-40页
    4.4 数据导入第40页
    4.5 系统编程实现第40-41页
第五章 实验结果对比分析第41-51页
    5.1 实验结果第41-49页
        5.1.1 按时间的条件查询第41-44页
        5.1.2 分组查询第44-46页
        5.1.3 排序查询第46-49页
    5.2 实验结果分析第49-50页
    5.3 影响HADOOP效率分析第50-51页
第六章 HADOOP平台的优化第51-59页
    6.1 主要问题第51页
    6.2 数据处理性能优化第51-59页
        6.2.1 从应用程序角度进行优化第52-53页
        6.2.2 对参数进行调优第53-55页
            6.2.2.1 参数自动调优第53-54页
            6.2.2.2 参数手工配置第54-55页
        6.2.3 从系统实现角度进行优化第55-59页
            6.2.3.1 在可移植性和性能之间进行权衡第55-56页
            6.2.3.2 Prefetching与preshuffling第56-59页
第七章 展望第59-60页
参考文献第60-61页
致谢第61-62页

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