| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| ·课题国内外研究的现状 | 第11-14页 |
| ·论文各部分的内容安排 | 第14-15页 |
| 第2章 云计算平台 | 第15-35页 |
| ·云计算介绍 | 第15-21页 |
| ·云计算的提出和发展 | 第15-17页 |
| ·云计算的特点和分类 | 第17-19页 |
| ·云计算的研究现状 | 第19-21页 |
| ·MapReduce编程框架 | 第21-30页 |
| ·MapReduce模型 | 第22-23页 |
| ·MapReduce的特点 | 第23-24页 |
| ·MapReduce的原理 | 第24-26页 |
| ·MapReduce的具体实现 | 第26-28页 |
| ·一种基于MapReduce的开源实现——Hadoop框架 | 第28-29页 |
| ·Hadoop HDFS介绍 | 第29-30页 |
| ·Hadoop下MapReduce的执行原理 | 第30-34页 |
| ·概述 | 第30-31页 |
| ·输入与输出 | 第31页 |
| ·Hadoop-MapReduce的工作流程 | 第31-32页 |
| ·Hadoop执行中的性能瓶颈 | 第32-33页 |
| ·Hadoop-MapReduce的任务调度 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 web数据挖掘技术 | 第35-46页 |
| ·Web数据挖掘概述 | 第35-38页 |
| ·Web数据挖掘的分类 | 第35-37页 |
| ·Web数据挖掘的特点 | 第37-38页 |
| ·Web数据挖掘中的常用技术 | 第38页 |
| ·PageRank算法简介 | 第38-45页 |
| ·PageRank算法思想 | 第39-42页 |
| ·PageRank收敛性评估 | 第42-43页 |
| ·PageRank算法分析 | 第43-44页 |
| ·PageRank算法的不足和改进 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于MapReduce的PageRank算法研究 | 第46-59页 |
| ·基于MapReduce的PageRank算法来源 | 第46页 |
| ·基于MapReduce的PageRank并行算法 | 第46-50页 |
| ·算法的数据准备 | 第46-48页 |
| ·算法的实现过程 | 第48-50页 |
| ·算法中的不足和需要改进的地方 | 第50页 |
| ·基于MapReduce的PageRank改进算法 | 第50-58页 |
| ·算法的表示 | 第51-52页 |
| ·算法的实现过程 | 第52-57页 |
| ·算法的比较和扩展 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 实验过程及分析 | 第59-68页 |
| ·Hadoop环境的部署 | 第59-62页 |
| ·实验的软硬件环境 | 第59页 |
| ·Hadoop在集群上配置 | 第59-60页 |
| ·Hadoop关键配置项 | 第60-62页 |
| ·实验数据集的准备 | 第62页 |
| ·Hadoop集群下运行算法 | 第62-63页 |
| ·实验分析 | 第63-67页 |
| ·MapReduce并行规模对作业执行时间的影响 | 第63-65页 |
| ·分析MapReduce下各PageRank算法时空消耗 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·本论文的主要工作总结 | 第68页 |
| ·进一步的研究工作 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士期间参与的项目 | 第74页 |
