| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·问题的提出 | 第10-12页 |
| ·论文的研究内容和目标 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 相关技术 | 第14-34页 |
| ·Hadoop的技术背景 | 第14-17页 |
| ·分布式文件系统GFS | 第14-16页 |
| ·并行计算框架MapReduce | 第16-17页 |
| ·Hadoop与其他系统的比较 | 第17-19页 |
| ·关系型数据库管理系统 | 第17-18页 |
| ·网格计算 | 第18-19页 |
| ·Hadoop的分布式文件系统 | 第19-24页 |
| ·HDFS的设计初衷 | 第19-20页 |
| ·HDFS的体系结构 | 第20-21页 |
| ·命名空间 | 第21页 |
| ·通讯协议 | 第21页 |
| ·数据存储 | 第21-22页 |
| ·数据访问 | 第22-23页 |
| ·异常处理 | 第23-24页 |
| ·Hadoop的并行编程模型MapReduce | 第24-32页 |
| ·执行流程 | 第24-27页 |
| ·容错机制 | 第27-29页 |
| ·存储位置 | 第29页 |
| ·任务粒度 | 第29-30页 |
| ·使用技巧 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 基于MapReduce的聚集运算算法 | 第34-46页 |
| ·聚集运算 | 第34-35页 |
| ·MapReduce在关系型数据查询处理 | 第35-40页 |
| ·选择运算 | 第35-37页 |
| ·投影运算 | 第37页 |
| ·等值连接运算 | 第37-40页 |
| ·基于MapReduce的关系型数据聚集运算 | 第40-44页 |
| ·分组运算 | 第40-41页 |
| ·计数、求和以及均值运算 | 第41-43页 |
| ·最大值和最小值运算 | 第43-44页 |
| ·排序运算 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于MapReduce的封闭数据立方体 | 第46-54页 |
| ·数据立方体 | 第46-48页 |
| ·封闭数据立方体 | 第48-49页 |
| ·基于MapReduce的全局封闭数据立方体生成算法 | 第49-52页 |
| ·全局封闭数据立方体上的查询算法 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 实验分析 | 第54-64页 |
| ·实验软硬件环境 | 第54-57页 |
| ·实验环境搭建 | 第54-57页 |
| ·实验数据 | 第57页 |
| ·算法性能分析 | 第57-61页 |
| ·统计关系表元组个数实验 | 第57-58页 |
| ·等值连接实验一 | 第58-59页 |
| ·等值连接实验二 | 第59-61页 |
| ·封闭数据立方休的生成实验 | 第61页 |
| ·实验总结 | 第61-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文工作总结 | 第64页 |
| ·工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读硕士期间参加的项目和发表的论文 | 第72页 |