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基于Spark的数据管理平台的设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 课题背景和意义第11-12页
    1.2 国内外发展现状第12-14页
        1.2.1 数据处理技术发展现状第12-13页
        1.2.2 数据仓库发展现状第13页
        1.2.3 DMP数据管理平台发展现状第13-14页
    1.3 本文的主要研究内容第14-15页
    1.4 本文组织结构安排第15-16页
第2章 数据处理相关技术第16-34页
    2.1 Hadoop分布式文件系统第16-18页
        2.1.1 HDFS分布式文件系统简介第16-17页
        2.1.2 HDFS分布式文件系统架构第17-18页
    2.2 Spark分布式计算框架第18-23页
        2.2.1 Spark简述第18-19页
        2.2.2 Spark整体运行架构第19-21页
        2.2.3 Spark上层应用框架第21-22页
        2.2.4 Spark与MapReduce比较第22-23页
    2.3 Hive数据仓库第23-24页
    2.4 HBase列式存储数据库第24-27页
        2.4.1 HBase基本架构第24-25页
        2.4.2 HBase数据模型第25-27页
        2.4.3 HBase的特点第27页
    2.5 用户画像系统简述第27-28页
    2.6 推荐系统简述第28-33页
        2.6.1 推荐系统简介第28-29页
        2.6.2 推荐算法第29-32页
            2.6.2.1 协同过滤第29-31页
            2.6.2.2 混合推荐系统第31-32页
        2.6.3 推荐系统评价指标第32-33页
    2.7 本章小结第33-34页
第3章 基于Spark的数据管理平台设计第34-60页
    3.1 数据管理平台总体架构图第34-37页
    3.2 数据仓库的设计第37-44页
        3.2.1 原始层数据流程设计第38-41页
        3.2.2 数据集描述第41页
        3.2.3 数据仓库表设计第41-43页
        3.2.4 自动上传文件功能设计第43页
        3.2.5 IP解析服务设计第43-44页
    3.3 用户画像系统第44-56页
        3.3.1 用户画像的详细架构第45-47页
        3.3.2 HBase用户标签数据库的设计第47-50页
        3.3.3 标签算法设计第50-56页
            3.3.3.1 数据集描述第50-51页
            3.3.3.2 apk相似度算法设计第51-54页
            3.3.3.3 用户标签标识实现算法第54-56页
    3.4 推荐系统引擎第56-59页
    3.5 本章小结第59-60页
第4章 基于Spark的数据管理平台的实现第60-77页
    4.1 数据仓库的实现第60-64页
        4.1.1 自动上传工具的实现第60-61页
        4.1.2 IP解析服务的实现第61-62页
            4.1.2.1 IP解析服务端提供者的实现第61页
            4.1.2.2 IP解析客户端消费者实现第61-62页
        4.1.3 parquet文件表的实现第62-63页
        4.1.4 SparkSQL数据查询第63-64页
        4.1.5 其他语言查询第64页
    4.2 用户画像系统的实现第64-72页
        4.2.1 SparkSQL查询数据仓库第64-66页
        4.2.2 用户标签实现第66-69页
            4.2.2.1 基于编辑距离的APP相似度查找树算法的实现第67-69页
            4.2.2.2 HBase插入用户标签的实现第69页
        4.2.3 用户数据可视化实现第69-71页
        4.2.4 用户画像扩展第71-72页
    4.3 推荐系统引擎的实现第72页
    4.4 DMP数据管理平台操作第72-76页
    4.5 本章小结第76-77页
第5章 DMP数据管理平台的部署与测试第77-81页
    5.1 实验环境的配置与部署第77-79页
        5.1.1 硬件部署第77页
        5.1.2 软件部署第77-79页
    5.2 系统效果测试第79-81页
第6章 总结与展望第81-83页
    6.1 工作总结第81页
    6.2 下一步工作第81-83页
参考文献第83-87页
致谢第87页

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