基于Storm的订单大数据实时监控系统
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的研究内容和难点 | 第12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第14-25页 |
| 2.1 Storm实时流处理框架 | 第14-16页 |
| 2.1.1 Storm基本介绍 | 第14-15页 |
| 2.1.2 Storm的组成部件 | 第15-16页 |
| 2.2 Kafka分布式消息系统 | 第16-19页 |
| 2.2.1 Kafka概述 | 第16-18页 |
| 2.2.2 Kafka高吞吐量实现机制 | 第18-19页 |
| 2.2.3 Kafka均衡负载和分组机制 | 第19页 |
| 2.3 HDFS分布式文件系统 | 第19-21页 |
| 2.4 Elasticsearch数据库 | 第21-23页 |
| 2.5 MongoDB数据库 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 实时监控系统需求分析 | 第25-31页 |
| 3.1 系统需求 | 第25-29页 |
| 3.1.1 功能性需求分析 | 第25-29页 |
| 3.1.2 非功能性需求分析 | 第29页 |
| 3.2 可行性分析 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 实时监控系统设计 | 第31-51页 |
| 4.1 架构设计 | 第31-32页 |
| 4.2 拓扑设计 | 第32-45页 |
| 4.2.1 event_collection设计 | 第32-36页 |
| 4.2.2 event_processing设计 | 第36-41页 |
| 4.2.3 behavior_dumper设计 | 第41-45页 |
| 4.3 数据库设计 | 第45-50页 |
| 4.3.1 Elasticsearch设计 | 第45-49页 |
| 4.3.2 MongoDB设计 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 实时监控系统实现 | 第51-75页 |
| 5.1 系统环境要求 | 第51页 |
| 5.2 集群部署 | 第51-59页 |
| 5.2.1 Nimbus的部署 | 第51-54页 |
| 5.2.2 Supervisor的部署 | 第54页 |
| 5.2.3 无密登录配置 | 第54-55页 |
| 5.2.4 Storm的部署 | 第55-59页 |
| 5.3 数据库管理 | 第59-63页 |
| 5.4 编码实现 | 第63-68页 |
| 5.4.1 数据库连接 | 第63-64页 |
| 5.4.2 拓扑的实现 | 第64-68页 |
| 5.5 集群运行状态展示 | 第68-69页 |
| 5.6 结果展示与分析 | 第69-74页 |
| 5.7 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
