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日志大数据分析平台技术研究

摘要第10-11页
ABSTRACT第11-12页
第1章 绪论第13-19页
    1.1 日志大数据分析研究背景第13-14页
    1.2 日志大数据分析研究现状第14-17页
        1.2.1 日志分析研究现状第14-16页
        1.2.2 存在的问题第16-17页
    1.3 论文主要研究内容第17页
    1.4 论文结构第17-19页
第2章 日志大数据分析平台关键技术第19-31页
    2.1 Hadoop概述第19页
    2.2 Hadoop分布式文件系统第19-22页
        2.2.1 HDFS的架构第19-21页
        2.2.2 HDFS的Java接口第21-22页
    2.3 在Hadoop中开发MapReduce程序第22-24页
        2.3.1 MapReduce程序开发流程第22-23页
        2.3.2 MapReduce开发接口介绍第23-24页
    2.4 Hive核心技术介绍第24-28页
        2.4.1 Hive简介第24-25页
        2.4.2 Hive特性第25页
        2.4.3 常用HiveQL操作第25-28页
    2.5 RPC服务框架Thrift第28-30页
        2.5.1 Thrift架构第28-29页
        2.5.2 Thrift工作原理第29-30页
    2.6 本章小结第30-31页
第3章 日志大数据分析平台需求分析第31-43页
    3.1 总体需求分析第31-32页
    3.2 采集层需求分析第32-36页
        3.2.1 Web日志第32-33页
        3.2.2 采集任务功能第33-34页
        3.2.3 采集任务数据字典第34-35页
        3.2.4 预处理任务功能第35-36页
        3.2.5 预处理任务数据字典第36页
    3.3 存储层需求分析第36-37页
        3.3.1 日志大数据存储第36-37页
        3.3.2 文件操作接口第37页
    3.4 分析层需求分析第37-40页
        3.4.1 用户操作Hive需求第38页
        3.4.2 分析任务功能第38-39页
        3.4.3 分析任务数据字典第39-40页
    3.5 任务调度执行层需求分析第40-42页
        3.5.1 调度执行接口第40-41页
        3.5.2 调度执行策略第41-42页
    3.6 本章小结第42-43页
第4章 平台设计及关键技术实现第43-57页
    4.1 总体架构第43页
    4.2 采集层设计第43-46页
        4.2.1 日志传输引擎第43-44页
        4.2.2 日志预处理引擎第44-46页
    4.3 存储层设计第46-47页
        4.3.1 文件操作接口第46-47页
    4.4 分析层设计第47-48页
        4.4.1 Hive操作接口第47-48页
        4.4.2 分析任务执行引擎设计第48页
    4.5 任务调度执行框架设计第48-56页
        4.5.1 调度引擎架构第49页
        4.5.2 JobManager设计第49-51页
        4.5.3 JobExecutor设计第51-53页
        4.5.4 任务调度属性第53-54页
        4.5.5 任务调度模型第54-55页
        4.5.6 组件通信第55-56页
    4.6 本章小结第56-57页
第5章 平台部署与实验分析第57-66页
    5.1 实验环境部署第57-59页
        5.1.1 任务接口模块部署第57-58页
        5.1.2 任务调度执行模块部署第58-59页
        5.1.3 底层存储计算模块部署第59页
    5.2 基于平台的日志分析第59-64页
        5.2.1 新建采集任务第60-61页
        5.2.2 新建预处理任务第61-62页
        5.2.3 Hive建表任务第62-63页
        5.2.4 新建分析任务第63-64页
    5.3 平台效果检验模型第64-65页
    5.4 本章小结第65-66页
第6章 总结与展望第66-68页
    6.1 论文工作总结第66页
    6.2 展望第66-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-73页
附件第73页

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