| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关技术概述 | 第17-29页 |
| 2.1 OLAP及数据立方体 | 第17-20页 |
| 2.2 直方图数据立方体 | 第20-23页 |
| 2.3 封闭数据立方体 | 第23-24页 |
| 2.4 封闭立方体的单机计算方法QC-DFS | 第24-25页 |
| 2.5 MapReduce与Hadoop | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于MapReduce的封闭直方图立方的分布式构建 | 第29-49页 |
| 3.1 现有的基于MapReduce计算封闭数据立方体的方法 | 第29-32页 |
| 3.2 基于划分的MapReduce构建算法MRC-Cubing | 第32-42页 |
| 3.2.1 MRC-Cubing的理论分析 | 第33-35页 |
| 3.2.2 基于MapReduce的边界子封闭立方体的计算 | 第35-38页 |
| 3.2.3 All单元的封闭性判定及度量计算 | 第38-42页 |
| 3.3 MRC-Cubing的负载均衡 | 第42-48页 |
| 3.3.1 各维边界子封闭立方体元组数的均衡 | 第43-45页 |
| 3.3.2 超大边界子封闭立方体及其计算 | 第45-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 封闭直方图数据立方体的增量更新 | 第49-59页 |
| 4.1 封闭数据立方体增量更新分析 | 第49-53页 |
| 4.2 封闭数据立方体的增量更新的方法设计 | 第53-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 实验与分析 | 第59-67页 |
| 5.1 MRC-Cubing | 第59-63页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第59页 |
| 5.1.2 实验数据 | 第59-60页 |
| 5.1.3 实验结果与分析 | 第60-62页 |
| 5.1.4 实验结论 | 第62-63页 |
| 5.2 IncrUpd | 第63-65页 |
| 5.2.1 实验环境及数据 | 第63页 |
| 5.2.2 实验结果与分析 | 第63-65页 |
| 5.2.3 实验结论 | 第65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第67-68页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻硕期间发表的论文及参加的项目 | 第75页 |
