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基于Spark Streaming的可靠稳定流处理模块设计与实现

摘要第5-6页
abstract第6页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 论文研究背景第9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 国内研究现状第10页
        1.2.2 国外研究现状第10-11页
    1.3 论文研究意义第11页
    1.4 论文结构安排第11-12页
    1.5 本章小结第12-13页
第2章 相关技术研究第13-23页
    2.1 大数据实时流处理技术第13-17页
        2.1.1 Spark Streaming流处理技术第13-15页
        2.1.2 Storm流处理技术第15-17页
    2.2 分布式消息采集技术第17-22页
        2.2.1 分布式消息系统Flume第17-20页
        2.2.2 分布式消息队列Kafka第20-22页
    2.3 本章小结第22-23页
第3章 流处理模块需求分析第23-29页
    3.1 模块功能性需求第23-24页
        3.1.1 模块可靠性现状第23-24页
        3.1.2 接收数据的完整性需求第24页
    3.2 模块非功能需求第24-28页
        3.2.1 系统稳定性现状第24-28页
        3.2.2 系统稳定低延迟需求第28页
        3.2.3 系统吞吐量需求第28页
    3.3 本章小结第28-29页
第4章 流处理模块设计第29-49页
    4.1 传输模块架构第29-30页
    4.2 模块功能性需求设计第30-37页
        4.2.1 当前模块设计第31-34页
        4.2.2 模块检验功能设计第34-36页
        4.2.3 数据校验设计第36-37页
    4.3 模块非功能需求设计第37-48页
        4.3.1 模块传输特性研究第38-42页
        4.3.2 非功能需求设计第42-44页
        4.3.3 自适应batch interval算法设计第44-48页
    4.4 本章小结第48-49页
第5章 流处理模块实现第49-59页
    5.1 系统开发环境第49-50页
    5.2 模块功能需求实现第50-54页
    5.3 模块非功能性需求实现第54-58页
    5.4 本章小结第58-59页
第6章 流处理模块测试第59-68页
    6.1 模块功能性测试第59-61页
    6.2 模块非功能性测试第61-68页
结论第68-69页
参考文献第69-72页
攻读学位期间发表的论文与研究成果清单第72-73页
致谢第73页

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