基于Hadoop的证据保全系统的研究与实现
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-17页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11-14页 |
1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
1.3 课题来源和论文的组织结构 | 第15-17页 |
第二章 基础知识及相关技术 | 第17-30页 |
2.1 云计算相关技术介绍 | 第17-19页 |
2.1.1 云计算的概念 | 第17页 |
2.1.2 云计算的服务框架模型 | 第17-19页 |
2.2 Hadoop相关技术介绍 | 第19-20页 |
2.2.1 Hadoop的概念 | 第19页 |
2.2.2 Hadoop的核心组件 | 第19-20页 |
2.3 HDFS相关技术介绍 | 第20-22页 |
2.3.1 HDFS的主要特性 | 第20页 |
2.3.2 HDFS的系统架构 | 第20-22页 |
2.4 MapReduce相关技术介绍 | 第22-23页 |
2.4.1 MapReduce的特性 | 第22页 |
2.4.2 MapReduce架构 | 第22-23页 |
2.5 HBase相关技术介绍 | 第23-26页 |
2.5.1 HBase的概念 | 第23页 |
2.5.2 HBase的特性 | 第23-24页 |
2.5.3 HBase数据模型及其特点 | 第24-25页 |
2.5.4 HBase物理存储 | 第25-26页 |
2.5.5 HBase系统架构 | 第26页 |
2.6 Hive相关技术介绍 | 第26-28页 |
2.6.1 Hive的特性 | 第26-27页 |
2.6.2 Hive的数据模型 | 第27-28页 |
2.7 thrift简介 | 第28-29页 |
2.8 本章小结 | 第29-30页 |
第三章 HDFS大量小文件存储策略的研究 | 第30-52页 |
3.1 HDFS小文件存储问题分析 | 第30-35页 |
3.1.1 HDFS名字节点元数据管理机制 | 第30-32页 |
3.1.2 HDFS文件读写机制 | 第32-35页 |
3.1.3 HDFS小文件存储问题分析总结 | 第35页 |
3.2 现有HDFS小文件存储问题解决方案分析 | 第35-36页 |
3.3 HDFS客户端聚合索引策略 | 第36-48页 |
3.3.1 客户端聚合索引策略设计 | 第36-39页 |
3.3.2 客户端聚合原则的研究 | 第39-43页 |
3.3.3 客户端聚合索引策略的实现 | 第43-48页 |
3.4 实验与分析 | 第48-51页 |
3.4.1 实验所用数据 | 第48页 |
3.4.2 实验结果 | 第48-50页 |
3.4.3 实验结果分析 | 第50-51页 |
3.5 本章小结 | 第51-52页 |
第四章 证据保全系统的设计与实现 | 第52-73页 |
4.1 证据保全系统需求分析 | 第52-54页 |
4.1.1 功能需求分析 | 第52-53页 |
4.1.2 性能需求分析 | 第53-54页 |
4.2 证据保全系统的设计 | 第54-55页 |
4.3 证据保全系统的实现 | 第55-65页 |
4.3.1 安全网关模块 | 第55-57页 |
4.3.2 数据分析模块 | 第57-61页 |
4.3.3 系统管理模块 | 第61-64页 |
4.3.4 数据存储系统模块 | 第64-65页 |
4.4.系统测试 | 第65-72页 |
4.4.1 测试环境 | 第65-66页 |
4.4.2 测试方法 | 第66页 |
4.4.3 实验结果 | 第66-71页 |
4.4.4 实验结果分析 | 第71-72页 |
4.5 本章小结 | 第72-73页 |
第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
5.1 工作总结 | 第73页 |
5.2 展望 | 第73-75页 |
致谢 | 第75-76页 |
参考文献 | 第76-79页 |