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面向大规模上下文流处理框架的研究与实现

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第11-20页
   ·研究背景第11-13页
   ·研究现状第13-17页
     ·大规模数据处理的研究现状第14-15页
     ·分布式流计算的研究现状第15-17页
   ·研究内容第17-19页
   ·论文结构第19-20页
第二章 相关技术研究第20-31页
   ·数据流处理技术第20-21页
     ·数据流的概念第20页
     ·数据流处理模型第20-21页
   ·大规模数据处理模型第21-24页
     ·MapReduce 模型第22-23页
     ·HOP 原型第23-24页
     ·比较与结论第24页
   ·分布式流处理系统第24-30页
     ·Borealis 分布式流处理系统第24-26页
     ·S4 分布式流计算平台第26-28页
     ·Storm 分布式实时计算系统第28-29页
     ·比较与结论第29-30页
   ·小结第30-31页
第三章 上下文流处理框架第31-44页
   ·框架的整体模型第31-34页
     ·上下文流处理过程第31-33页
     ·流处理框架模型第33-34页
   ·基于规则的上下文过滤机制第34-39页
     ·规则引擎及匹配算法第34-36页
     ·上下文过滤机制第36-39页
   ·上下文聚合优化机制第39-42页
   ·基于调度的事件捕获机制第42-43页
   ·小结第43-44页
第四章 上下文流处理框架的设计实现第44-57页
   ·框架整体设计第44-45页
   ·基于规则的上下文过滤机制实现第45-47页
     ·上下文过滤机制实现第45-47页
   ·上下文聚合优化机制实现第47-52页
     ·面向组件的开发第48-49页
     ·数据访问优化第49-52页
   ·基于调度的事件捕获机制实现第52-56页
     ·事件捕获机制实现第53-56页
   ·小结第56-57页
第五章 应用验证及测试第57-65页
   ·基于 CSPF 的应用开发第57-59页
   ·基于 CSPF 的应用验证第59-61页
   ·基于 CSPF 的实验评测第61-64页
     ·测试环境及内容第61-63页
     ·测试结果及分析第63-64页
   ·小结第64-65页
结束语第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-70页
作者在学期间取得的学术成果第70-71页
作者在学期间参加的科研项目第71页

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