| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 Storm基础 | 第18-32页 |
| 2.1 Storm的基本概念 | 第18-22页 |
| 2.2 Storm的基本特点 | 第22-23页 |
| 2.3 Storm集群组件 | 第23-24页 |
| 2.4 Storm的记录级容错原理 | 第24-25页 |
| 2.5 Storm的事务拓扑 | 第25页 |
| 2.6 Storm的运行机制 | 第25-27页 |
| 2.7 Storm分布式并行计算原理 | 第27-28页 |
| 2.8 构建一个Topology拓扑 | 第28-31页 |
| 2.9 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 Storm的安装部署 | 第32-38页 |
| 3.1 准备工作 | 第32-33页 |
| 3.2 Storm单机版安装部署 | 第33-37页 |
| 3.2.1 安装JDK | 第33页 |
| 3.2.2 安装Python2.7.2 | 第33页 |
| 3.2.3 安装Zookeeper集群 | 第33-35页 |
| 3.2.4 安装zeromq | 第35页 |
| 3.2.5 安装jzmq | 第35页 |
| 3.2.6 下载并解压安装Storm-0.8.1 | 第35-36页 |
| 3.2.7 启动Storm集群各个后台进程 | 第36-37页 |
| 3.2.8 向Storm集群提交任务 | 第37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 GPS车辆数据处理算法 | 第38-56页 |
| 4.1 算法背景及意义 | 第38-39页 |
| 4.2 判断点是否在中国区域内的算法 | 第39-44页 |
| 4.2.1 算法应用场景 | 第39页 |
| 4.2.2 算法基本思想 | 第39-40页 |
| 4.2.3 Geohash算法详解 | 第40-42页 |
| 4.2.4 算法具体实现 | 第42-44页 |
| 4.3 车辆轨迹匹配算法 | 第44-54页 |
| 4.3.1 算法应用场景 | 第44页 |
| 4.3.2 算法基本思想 | 第44-45页 |
| 4.3.3 算法具体实现过程 | 第45-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 Storm平台下算法的实现 | 第56-78页 |
| 5.1 Storm集群组织结构 | 第56-57页 |
| 5.2 车辆信息采集处理系统架构 | 第57-58页 |
| 5.3 拓扑的设计 | 第58-59页 |
| 5.4 判断点是否在中国区域内的算法Storm实现 | 第59-64页 |
| 5.5 车辆轨迹匹配算法的Storm实现 | 第64-77页 |
| 5.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 全文总结 | 第78页 |
| 6.2 对未来的展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 作者简介 | 第84页 |