| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 选题背景 | 第9页 |
| 1.2 选题意义 | 第9-10页 |
| 1.3 研究现状 | 第10页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第10-12页 |
| 第二章 基础知识与相关技术 | 第12-23页 |
| 2.1 Storm | 第12-15页 |
| 2.1.1 Storm集群的构成 | 第12-13页 |
| 2.1.2 Topologies | 第13页 |
| 2.1.3 流（Stream） | 第13-14页 |
| 2.1.4 流分组 | 第14-15页 |
| 2.2 Kafka | 第15-19页 |
| 2.2.1 Distribution | 第17页 |
| 2.2.2 生产者 | 第17页 |
| 2.2.3 消费者 | 第17-19页 |
| 2.2.4 Guarantees | 第19页 |
| 2.3 Redis | 第19-20页 |
| 2.4 Vert.x | 第20-21页 |
| 2.5 WebSocket | 第21-22页 |
| 2.6 Logstash | 第22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 Storm用于营销监控与反欺诈分析 | 第23-27页 |
| 3.1 传统营销监控与反欺诈平台分析 | 第23-25页 |
| 3.1.1 传统营销监控与反欺诈平台 | 第23-24页 |
| 3.1.2 传统营销监控与反欺诈平台的缺陷 | 第24-25页 |
| 3.2 基于Storm的实时营销监控与反欺诈平台分析 | 第25-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于Storm的实时营销监控与反欺诈平台需求设计 | 第27-35页 |
| 4.1 基于Storm的实时营销监控与反欺诈平台需求分析 | 第27-29页 |
| 4.1.1 功能性需求 | 第27-28页 |
| 4.1.2 非功能性需求 | 第28-29页 |
| 4.2 基于Storm的实时营销监控与反欺诈平台详细设计 | 第29-34页 |
| 4.2.1 功能模块设计 | 第29-32页 |
| 4.2.2 平台处理流程设计 | 第32-34页 |
| 4.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 基于Storm的实时营销监控与反欺诈平台实现 | 第35-51页 |
| 5.1 部署环境与工具 | 第35页 |
| 5.2 Kafka集群搭建 | 第35-37页 |
| 5.3 Storm集群搭建 | 第37-38页 |
| 5.4 Redis集群搭建 | 第38-39页 |
| 5.5 Mysql数据库搭建 | 第39-40页 |
| 5.6 流文件数据采集实现 | 第40-41页 |
| 5.7 读取Mysql数据导入Redis代码实现 | 第41页 |
| 5.8 监控指标计算与欺诈识别代码实现 | 第41-50页 |
| 5.8.1 序列化的Redis客户端实现 | 第42-43页 |
| 5.8.2 Kafka Spout实现 | 第43页 |
| 5.8.3 JSON解析Bolt实现 | 第43-44页 |
| 5.8.4 参与判断Bolt实现 | 第44-45页 |
| 5.8.5 首启判断Bolt实现 | 第45-46页 |
| 5.8.6 注册判断Bolt实现 | 第46-47页 |
| 5.8.7 欺诈识别Bolt实现 | 第47-49页 |
| 5.8.8 构建topology | 第49-50页 |
| 5.9 展示界面实现 | 第50页 |
| 5.10 最终实现的性能指标 | 第50页 |
| 5.11 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 成果总结 | 第51页 |
| 6.2 不足与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
