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云环境下流式数据预处理机制优化研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
专用术语注释表第9-10页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研宄背景及研究意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 研究内容及主人工作第12-13页
    1.4 论文安排第13-15页
第二章 云环境下流式数据预处理第15-28页
    2.1 云计算技术第15-16页
    2.2 云计算处理技术第16-18页
        2.2.1 云计算数据处理方式分类第16页
        2.2.2 数据处理流程第16-18页
    2.3 流式数据处理模型第18-20页
    2.4 HDFS体系结构第20-26页
        2.4.1 流式数据持久化工具第20-21页
        2.4.2 HDFS体系架构第21-24页
        2.4.3 HDFS副本分配技术第24-25页
        2.4.4 HDFS持久化何题第25-26页
    2.5 Spark Streaming第26-27页
        2.5.1 Spark Streaming优化机制第26-27页
        2.5.2 问题分析第27页
    2.6 本章小结第27-28页
第三章 基于动态副本分配技术的数据流存储预处理技术第28-40页
    3.1 研宄背景第28页
    3.2 动态副本分配技术分析第28-29页
    3.3 流式数据持久化算法第29-35页
        3.3.1 HDFS默认持久化算法第29-30页
        3.3.2 动态副本持久化算法描述第30-31页
        3.3 3 动态副本持久化算法约束第31-32页
        3.3.4 动态副本持久化算法原理第32-35页
    3.4 仿真结果分析第35-39页
        3.4.1 住址环境第35页
        3.4.2 数据可靠性分析第35-37页
        3.4.3 集群性能分析第37-38页
        3.4.4 集群负载均衡分析第38-39页
    3.5 本章小结第39-40页
第四章 基于Spark动态块调整的流式数据计算预处理技术第40-52页
    4.1 研究背景第40页
    4.2 Spark Streaming参数定义第40-42页
    4.3 流式数据处理系统设计第42-44页
        4.3.1 控制器第42-43页
        4.3.2 模型估计器第43-44页
        4.3.3 负载分类器第44页
    4.4 流式数据处理算法第44-47页
    4.5 仿真性能分析第47-51页
        4.5.1 仿真环境第47页
        4.5.2 任务处理实时性分析第47-49页
        4.5.3 CPU使用率分析第49-50页
        4.5.4 内存使用率分析第50-51页
    4.6 本章小结第51-52页
第五章 原型系统设计与实现第52-65页
    5.1 应用场景描述第52页
    5.2 原型系统设计第52-58页
        5.2.1 系统架构图第52-53页
        5.2.2 数据采集模块设计第53-54页
        5.2.3 数据处理模块设计第54-56页
        5.2.4 数据存储模块设计第56-58页
    5.3 实验环境搭建第58-60页
        5.3.1 实验环境第58-59页
        5.3.2 实验步骤第59-60页
    5.4 实验结果及分析第60-62页
        5.4.1 数据可靠性分析第60-62页
        5.4.2 数据处理实时性分析第62页
    5.5 原型系统功能介绍第62-64页
        5.5.1 冷链产品状态信息查询模块第62-63页
        5.5.2 异常状态信息查询模块第63-64页
        5.5.3 冷链物流车状态信息查询模块第64页
    5.6 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
    6.1 论文总结第65-66页
    6.2 工作展望第66-67页
参考文献第67-70页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第70-71页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第71-72页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第72-73页
附录4 攻读硕士学位期间所获荣誉第73-74页
致谢第74页

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