| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状与水平 | 第10-11页 |
| 1.4 本文研究方法和实施 | 第11-12页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第11页 |
| 1.4.2 实施方案 | 第11-12页 |
| 1.5 本文论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 大数据多维数据查询相关工作 | 第14-24页 |
| 2.1 大数据的相关概念 | 第14-15页 |
| 2.1.1 大数据的定义 | 第14页 |
| 2.1.2 大数据的特点 | 第14-15页 |
| 2.2 多维数据查询常用索引技术 | 第15-18页 |
| 2.2.1 B+树 | 第15页 |
| 2.2.2 K-D树 | 第15-17页 |
| 2.2.3 Quadtrees四叉树 | 第17-18页 |
| 2.2.4 R-Tree | 第18页 |
| 2.3 大数据多维数据查询技术 | 第18-19页 |
| 2.4 线性化 | 第19页 |
| 2.5 空间填充曲线 | 第19-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 相关理论与技术 | 第24-36页 |
| 3.1 Hadoop计算框架的相关概念 | 第24-25页 |
| 3.1.1 Hadoop框架的基本概述 | 第24页 |
| 3.1.2 Hadoop框架的优势 | 第24-25页 |
| 3.2 HDFS文件系统 | 第25-30页 |
| 3.2.1 HDFS简介 | 第25-26页 |
| 3.2.2 HDFS的架构 | 第26-30页 |
| 3.3 MapReduce相关介绍 | 第30-32页 |
| 3.4 HBase相关介绍 | 第32-35页 |
| 3.4.1 HBase概述 | 第32-33页 |
| 3.4.2 HBase的数据模型 | 第33-34页 |
| 3.4.3 HBase的系统架构 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于语义Rowkey多维数据查询 | 第36-56页 |
| 4.1 基于Hilbert曲线的HBase Rowkey设计 | 第36-37页 |
| 4.2 基于语义Rowkey数据散布 | 第37-38页 |
| 4.3 基于语义Rowkey的查询 | 第38-42页 |
| 4.4 试验结果及分析 | 第42-54页 |
| 4.4.1 实验环境搭建 | 第42-50页 |
| 4.4.2 试验结果及分析 | 第50-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56页 |
| 5.2 未来展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |