| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 大规模增量计算研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 大规模增量计算研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 MapReduce模型下的增量计算研究 | 第13-15页 |
| 1.2.2 非MapReduce模型下的增量计算研究 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织 | 第17-19页 |
| 第2章 相关技术简介 | 第19-27页 |
| 2.1 MapReduce编程模型 | 第19-20页 |
| 2.2 Hadoop系统 | 第20-24页 |
| 2.2.1 Hadoop分布式文件系统 | 第21-22页 |
| 2.2.2 Hadoop MapReduce | 第22-24页 |
| 2.3 HBase数据库 | 第24-25页 |
| 2.4 其他计算技术 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于MapReduce的增量计算框架设计与实现 | 第27-47页 |
| 3.1 增量计算框架设计概况 | 第27-30页 |
| 3.1.1 设计原则 | 第27页 |
| 3.1.2 框架整体架构 | 第27-30页 |
| 3.2 变化数据识别 | 第30-36页 |
| 3.2.1 识别粒度选择 | 第30页 |
| 3.2.2 识别时机选择 | 第30-31页 |
| 3.2.3 识别算法 | 第31-36页 |
| 3.3 Merger执行过程 | 第36-37页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第37-42页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第37页 |
| 3.4.2 测试数据与应用 | 第37页 |
| 3.4.3 UploadFile模块性能测试 | 第37-40页 |
| 3.4.4 增量计算性能分析 | 第40-42页 |
| 3.5 框架优化 | 第42-46页 |
| 3.5.1 优化思路与方案 | 第42-43页 |
| 3.5.2 优化后的Merger执行过程 | 第43-44页 |
| 3.5.3 实验分析 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于MapReduce的增量矩阵乘法设计 | 第47-63页 |
| 4.1 引言 | 第47-48页 |
| 4.2 相关工作 | 第48页 |
| 4.3 增量矩阵乘法设计 | 第48-55页 |
| 4.3.1 符号定义 | 第48-49页 |
| 4.3.2 增量矩阵乘法设计思路 | 第49-51页 |
| 4.3.3 MapReduce框架下增量矩阵乘法的实现 | 第51-54页 |
| 4.3.4 矩阵变化元素识别 | 第54-55页 |
| 4.4 实验分析 | 第55-56页 |
| 4.5 存在问题及改进 | 第56-61页 |
| 4.5.1 改进后的实现方式 | 第57-60页 |
| 4.5.2 实验分析 | 第60-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 总结 | 第63-67页 |
| 5.1 本文工作 | 第63-64页 |
| 5.2 存在问题及下一步工作 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 附录1 插图索引 | 第73-74页 |
| 附录2 表格索引 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第77-78页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第78页 |
