| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·研究背景及选题意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第8-9页 |
| ·论文的主要工作 | 第9-10页 |
| ·论文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 相关技术与理论概述 | 第11-19页 |
| ·Hadoop 相关技术概述 | 第11-15页 |
| ·Hadoop 概述 | 第11-12页 |
| ·HDFS | 第12-13页 |
| ·MapReduce | 第13-14页 |
| ·Hive 概述 | 第14-15页 |
| ·算法理论概述 | 第15-19页 |
| ·数据约减理论 | 第15-16页 |
| ·朴素贝叶斯分类器 | 第16-19页 |
| 第三章 基于 Hadoop 的气象数据存储方案 | 第19-27页 |
| ·海量气象数据管理面临的主要问题 | 第19-20页 |
| ·数据中心层次结构 | 第20-21页 |
| ·数据中心数据流程 | 第21-23页 |
| ·气象数据表建立 | 第23-24页 |
| ·实验结果 | 第24-27页 |
| 第四章 Hadoop 下气象数据挖掘实现 | 第27-37页 |
| ·数据预处理 | 第27-28页 |
| ·基于 MapReduce 的粗糙集约减算法 | 第28-31页 |
| ·算法思路 | 第28-29页 |
| ·算法具体实现 | 第29-31页 |
| ·基于 MapReduce 的 Native Bayes 分类算法 | 第31-35页 |
| ·算法思路 | 第31-32页 |
| ·算法具体实现 | 第32-35页 |
| ·算法实例分析 | 第35-37页 |
| 第五章 实验方案和结果分析 | 第37-43页 |
| ·实验环境和数据 | 第37-39页 |
| ·实验环境搭建 | 第37-38页 |
| ·实验数据 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-43页 |
| 第六章 总结和展望 | 第43-45页 |
| ·论文总结 | 第43-44页 |
| ·工作展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第49-50页 |