基于云计算的轿车道路试验数据存储与分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-15页 |
| 2 相关技术 | 第15-23页 |
| 2.1 分布式计算技术 | 第15-17页 |
| 2.1.1 分布式计算的基础服务 | 第15-16页 |
| 2.1.2 主流的分布式计算框架 | 第16-17页 |
| 2.2 大数据处理技术 | 第17-20页 |
| 2.2.1 大数据处理模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 主流的大数据处理框架 | 第18-20页 |
| 2.3 大数据存储技术 | 第20-21页 |
| 2.3.1 大数据存储模型 | 第20页 |
| 2.3.2 主流的大数据存储框架 | 第20-21页 |
| 2.4 数据挖掘常用的算法及工具 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 需求分析和架构设计 | 第23-35页 |
| 3.1 平台功能需求分析 | 第23-25页 |
| 3.2 平台非功能性需求分析 | 第25-28页 |
| 3.2.1 架构因素分析 | 第25-27页 |
| 3.2.2 平台质量属性 | 第27-28页 |
| 3.3 平台技术架构设计 | 第28-30页 |
| 3.3.1 技术选型 | 第28-29页 |
| 3.3.2 技术架构图 | 第29-30页 |
| 3.4 平台逻辑架构设计 | 第30-32页 |
| 3.4.1 四大子系统 | 第30页 |
| 3.4.2 平台分层架构 | 第30-31页 |
| 3.4.3 平台概念模型 | 第31-32页 |
| 3.5 平台部署架构设计 | 第32-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 关键技术的研究与实现 | 第35-57页 |
| 4.1 基于HDFS的文件存储与访问 | 第35-38页 |
| 4.1.1 文件存储与访问的实现 | 第35-37页 |
| 4.1.2 文件存储与访问的规则 | 第37-38页 |
| 4.2 基于HBase的数据存储与访问 | 第38-42页 |
| 4.2.1 数据导入HBase | 第38-40页 |
| 4.2.2 HBase的数据访问接口 | 第40-42页 |
| 4.2.3 HBase节点的扩展 | 第42页 |
| 4.3 异常试验数据的发现 | 第42-45页 |
| 4.4 轿车道路试验的数据统计 | 第45-51页 |
| 4.4.1 配置 | 第45-46页 |
| 4.4.2 基于Hive的统计分析 | 第46-49页 |
| 4.4.3 基于SparkSQL的统计分析 | 第49-50页 |
| 4.4.4 比较实验 | 第50-51页 |
| 4.5 不良开车习惯的发现 | 第51-56页 |
| 4.5.1 机器学习算法和特征 | 第51页 |
| 4.5.2 机器学习过程 | 第51-52页 |
| 4.5.3 举例说明 | 第52-54页 |
| 4.5.4 实验 | 第54-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 平台测试 | 第57-63页 |
| 5.1 测试环境 | 第57-58页 |
| 5.2 功能测试 | 第58-60页 |
| 5.3 性能测试 | 第60-62页 |
| 5.4 容错测试 | 第62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 6 总结 | 第63-65页 |
| 6.1 工作总结 | 第63页 |
| 6.2 下一步工作 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第68页 |
