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海量空间环境数据分布式并行处理关键技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
缩略词表第11-12页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 研究工作的背景与意义第12-13页
    1.2 国内外研究历史与现状第13-15页
        1.2.1 空间环境数据可视化第13-14页
        1.2.2 分布式并行计算第14-15页
        1.2.3 HDFS小文件问题第15页
    1.3 研究内容及意义第15-16页
        1.3.1 研究内容第15-16页
        1.3.2 研究意义第16页
    1.4 本论文的结构安排第16-18页
第二章 海量空间环境数据分析及并行技术研究第18-34页
    2.1 空间环境数据形式和特点第18-24页
        2.1.1 空间环境数据形式第18-20页
        2.1.2 空间环境数据特点第20-24页
    2.2 空间环境数据应用第24-26页
        2.2.1 数据可视化第25页
        2.2.2 数据普通检索第25页
        2.2.3 数据事件检索第25页
        2.2.4 其他应用第25-26页
    2.3 分布式并行处理技术第26-33页
        2.3.1 空间环境数据分布式并行处理必要性分析第26-28页
        2.3.2 空间环境数据分布式并行处理可行性分析第28-30页
        2.3.3 分布式并行机理分析第30-32页
        2.3.4 空间环境数据分布式并行处理关键技术第32-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 空间环境数据分布式存储研究第34-54页
    3.1 引言第34页
    3.2 存储和访问效率评价标准第34-35页
    3.3 空间环境数据文件HDFS优化研究第35-50页
        3.3.1 空间环境数据小文件问题第35-40页
        3.3.2 空间环境数据小文件优化方法第40-42页
        3.3.3 空间环境数据小文件HDFS优化第42-50页
    3.4 空间环境数据文件管理模型第50-53页
        3.4.1 拓扑结构第50-51页
        3.4.2 软件架构第51-52页
        3.4.3 文件组织第52-53页
    3.5 本章小结第53-54页
第四章 空间环境数据并行计算研究第54-74页
    4.1 引言第54-55页
    4.2 空间环境数据预处理模型第55-61页
        4.2.1 空间环境数据预处理第55-58页
        4.2.2 数据预处理模型设计第58-60页
        4.2.3 数据预处理模型实现第60-61页
    4.3 空间环境数据分析并行化第61-65页
        4.3.1 任务算法并行化流程第62-63页
        4.3.2 任务并行化推送MFL-TP算法第63-65页
    4.4 高能电子增强事件数据并行处理研究第65-73页
        4.4.1 高能电子增强事件数据分析任务第66页
        4.4.2 高能电子增强事件Kmeans聚类算法分析第66-70页
        4.4.3 高能电子增强事件Kmeans聚类算法并行化第70-73页
        4.4.4 高能电子增强事件Kmeans聚类任务并行化第73页
    4.5 本章小结第73-74页
第五章 实验及验证第74-92页
    5.1 空间环境分布式实验平台搭建第74-77页
        5.1.1 实验环境第74-75页
        5.1.2 实验数据准备第75-76页
        5.1.3 分布式集群实验平台搭建第76-77页
    5.2 空间环境数据分布式存储优化实验及验证第77-83页
        5.2.1 合并文件优化FNPKN验证第78-80页
        5.2.2 缓存连接优化MSPF验证第80-82页
        5.2.3 DTBF算法优化MSPF验证第82-83页
    5.3 空间环境数据并行计算实验及验证第83-89页
        5.3.1 单机和并行化Kmeans聚类算法对比实验第84页
        5.3.2 高能电子增强事件并行化Kmeans聚类结果分析第84-86页
        5.3.3 MFL-TP算法验证第86-88页
        5.3.4 集群规模加速实验第88-89页
    5.4 空间环境数据分布式文件管理器第89-91页
    5.5 本章小结第91-92页
第六章 全文总结与展望第92-94页
    6.1 本文总结第92-93页
    6.2 未来展望第93-94页
致谢第94-95页
参考文献第95-97页

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