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大数据分析仓库Hive存储结构扩展的设计和实现

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
1 绪论第13-22页
    1.1 论文背景与意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-19页
        1.2.1 SQL解析器的优化第15-16页
        1.2.2 Vectorized Query Execution第16-17页
        1.2.3 存储格式的改进第17页
        1.2.4 HDFS RAID优化第17-18页
        1.2.5 I/O层的优化第18页
        1.2.6 Reduce计算资源动态分配的研究第18-19页
    1.3 研究目标和内容第19-20页
        1.3.1 研究目标第19-20页
        1.3.2 研究内容第20页
    1.4 论文结构安排第20-21页
    1.5 本章总结第21-22页
2 相关技术分析第22-31页
    2.1 HDFS分布式文件系统第22-24页
        2.1.1 HDFS的基本结构第22-23页
        2.1.2 HDFS容错机制第23-24页
    2.2 MapReduce计算框架第24-26页
        2.2.1 MapReduce Data Flow第24-25页
        2.2.2 MapReduce容错机制第25-26页
    2.3 二维表数据存储技术第26-27页
        2.3.1 按行存储第26-27页
        2.3.2 按列存储第27页
        2.3.3 混合存储第27页
    2.4 数据仓库Hive第27-30页
        2.4.1 Hive的基本架构第28-29页
        2.4.2 Hive的存储结构第29-30页
    2.5 本章总结第30-31页
3 HIVE存储结构的改进方案第31-40页
    3.1 HIVE存储结构存在的问题第31-32页
        3.1.1 RecordColumnFile会加载额外的数据到内存里第31页
        3.1.2 Hive的存储结构没有针对数据分布规律进行压缩第31-32页
    3.2 改进的存储结构FOSF的总体方案第32-34页
        3.2.1 FOSF的基本结构第32-34页
        3.2.2 FOSF的关键技术第34页
    3.3 基于多级元数据信息的列式索引算法第34-36页
        3.3.1 mastiff的索引算法的分析第34-36页
        3.3.2 改进的列式索引算法IndexFilter第36页
    3.4 针对数据分布规律的自适应压缩算法第36-39页
        3.4.1 针对数据分布规律的基本压缩算法第36-38页
        3.4.2 自适应决策算法第38-39页
    3.5 本章总结第39-40页
4 FOSF的设计和实现第40-60页
    4.1 FOSF的列式索引算法INDEFILTER第40-45页
        4.1.1 IndexFilter算法的设计和实现第40-43页
        4.1.2 实验验证第43-45页
    4.2 FOSF的针对数据分布规律的自适应压缩算法第45-54页
        4.2.1 自适应压缩算法的设计和实现第46-48页
        4.2.2 实验验证第48-54页
    4.3 FOSF在Hive中的实现第54-59页
        4.3.1 Hive StorageHandler接口的分析第54-55页
        4.3.2 FOSF的实现第55-59页
    4.4 本章总结第59-60页
5 FOSF的测试和应用验证第60-83页
    5.1 TPC-H测试第60-76页
        5.1.1 测试环境第60-66页
        5.1.2 压缩比分析第66-68页
        5.1.3 压缩时间分析第68-70页
        5.1.4 TPC-H Query分析第70-76页
        5.1.5 结论第76页
    5.2 应用验证第76-82页
        5.2.1 应用概述第76-77页
        5.2.2 应用效果分析第77-82页
    5.3 本章总结第82-83页
6 总结与展望第83-85页
    6.1 本文工作总结第83页
    6.2 下一步工作第83-85页
参考文献第85-89页
致谢第89-90页
攻读学位期间发表的学术论文目录第90页

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