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基于Spark技术的经济动态管理系统的研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-22页
    1.1 研究背景第16-17页
    1.2 研究目的与意义第17页
    1.3 国内外研究现状第17-19页
    1.4 本文主要工作第19-20页
    1.5 本文结构安排第20-22页
第二章 相关技术简介第22-40页
    2.1 Spring mvc框架第22-24页
        2.1.1 MVC概述第22-24页
        2.1.2 Spring MVC相关简介第24页
    2.2 Hadoop框架第24-29页
        2.2.1 HDFS第24-28页
        2.2.2 Map Reduce第28-29页
    2.3 Spark技术第29-35页
        2.3.1 Spark的特点第29页
        2.3.2 Spark生态圈第29-31页
        2.3.3 Spark的数据集RDD第31-33页
        2.3.4 Spark中Stage的划分第33页
        2.3.5 Spark集群的工作流程第33-35页
    2.4 数据仓库第35-38页
        2.4.1 数据仓库的特征第35页
        2.4.2 基于大数据的数据仓库关键技术第35-38页
    2.5 本章小结第38-40页
第三章 系统的需求分析与总体框架设计第40-60页
    3.1 需求分析第40-44页
        3.1.1 现状分析第40页
        3.1.2 功能需求第40-44页
        3.1.3 性能需求第44页
        3.1.4 其他需求第44页
    3.2 系统概要设计第44-59页
        3.2.1 设计原则第44-45页
        3.2.2 系统目标第45页
        3.2.3 系统总体框架设计第45-48页
        3.2.4 功能模块设计第48-50页
        3.2.5 数据仓库设计第50-59页
    3.3 本章小结第59-60页
第四章 系统关键技术Spark Join算子的实现与优化第60-78页
    4.1 大数据连接算法第60-61页
        4.1.1 等值连接算法第60页
        4.1.2 数据倾斜时连接算法第60-61页
        4.1.3 任意连接算法第61页
    4.2 Spark大表等值连接算法的实现与优化第61-70页
        4.2.1 算法概述第61-63页
        4.2.2 Spark Join实例分析第63-65页
        4.2.3 Bloom Filter工作原理第65-67页
        4.2.4 优化后的算法第67-70页
    4.3 算法分析第70-73页
        4.3.1 代价分析第70-72页
        4.3.2 结论分析第72-73页
    4.4 实验测试与结果分析第73-77页
        4.4.1 测试数据第73页
        4.4.2 对比测试及分析第73-77页
    4.5 本章小结第77-78页
第五章 系统功能模块设计与实现第78-104页
    5.1 系统的详细设计与实现概述第78-81页
        5.1.1 系统功能模块第78-79页
        5.1.2 开发环境介绍第79页
        5.1.3 系统的搭建第79-81页
    5.2 信息录入模块集的设计与实现第81-87页
        5.2.1 初期录入模块设计与实现第81-85页
        5.2.2 我的业务模块设计与实现第85-86页
        5.2.3 信息录入模块集功能效果图第86-87页
    5.3 数据查询模块集的设计与实现第87-91页
    5.4 数据分析与管理模块集的设计与实现第91-103页
        5.4.2 项目状况模块设计与实现第93-96页
        5.4.3 综合驾驶舱模块设计与实现第96-99页
        5.4.4 Spark Join算子在系统中的应用设计与实现第99-103页
    5.5 本章小节第103-104页
第六章 总结与展望第104-106页
    6.1 总结第104页
    6.2 展望第104-106页
参考文献第106-110页
致谢第110-112页
作者简介第112-113页

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