基于Spark的数据处理分析系统的设计与实现
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-16页 |
| 1.1 研发背景 | 第12-13页 |
| 1.2 项目来源 | 第13页 |
| 1.3 项目研发的意义 | 第13-14页 |
| 1.4 本人在项目中的工作 | 第14页 |
| 1.5 本文研究内容与组织结构 | 第14-16页 |
| 2 相关理论与技术介绍 | 第16-24页 |
| 2.1 HDFS | 第16-18页 |
| 2.2 Hive | 第18-19页 |
| 2.3 Spark | 第19-23页 |
| 2.3.1 Spark体系结构 | 第19-20页 |
| 2.3.2 Spark应用开发 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 系统需求分析 | 第24-30页 |
| 3.1 系统概述 | 第24-25页 |
| 3.2 功能性需求 | 第25-28页 |
| 3.2.1 数据处理 | 第25-26页 |
| 3.2.2 数据查询分析 | 第26-27页 |
| 3.2.3 数据建模分析 | 第27-28页 |
| 3.3 非功能性需求 | 第28-29页 |
| 3.3.1 性能需求 | 第28页 |
| 3.3.2 易用性 | 第28-29页 |
| 3.3.3 安全性 | 第29页 |
| 3.3.4 可扩展性 | 第29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 系统概要设计 | 第30-38页 |
| 4.1 系统总体设计架构 | 第30-33页 |
| 4.2 数据库设计 | 第33-37页 |
| 4.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 5 数据处理模块的设计与实现 | 第38-62页 |
| 5.1 HDFS列表的设计与实现 | 第38-42页 |
| 5.1.1 HDFS列表流程设计 | 第38-39页 |
| 5.1.2 HDFS列表实现 | 第39-42页 |
| 5.1.3 HDFS列表界面展示 | 第42页 |
| 5.2 数据添加的设计与实现 | 第42-46页 |
| 5.2.1 数据添加流程设计 | 第42-44页 |
| 5.2.2 数据添加实现 | 第44-46页 |
| 5.2.3 数据添加界面展示 | 第46页 |
| 5.3 数据清洗的设计与实现 | 第46-53页 |
| 5.3.1 数据清洗流程设计 | 第47-48页 |
| 5.3.2 数据清洗关键算法设计 | 第48-51页 |
| 5.3.3 数据清洗实现 | 第51-53页 |
| 5.3.4 数据清洗界面展示 | 第53页 |
| 5.4 数据合并的设计与实现 | 第53-57页 |
| 5.4.1 数据合并流程设计 | 第54-55页 |
| 5.4.2 数据合并实现 | 第55-56页 |
| 5.4.3 数据合并界面展示 | 第56-57页 |
| 5.5 数据类型管理的设计与实现 | 第57-61页 |
| 5.5.1 数据类型管理流程设计 | 第57-59页 |
| 5.5.2 数据类型管理实现 | 第59-60页 |
| 5.5.3 数据类型管理界面展示 | 第60-61页 |
| 5.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 系统部署与测试 | 第62-74页 |
| 6.1 系统架构部署 | 第62-63页 |
| 6.1.1 硬件环境 | 第62页 |
| 6.1.2 Hadoop环境搭建 | 第62-63页 |
| 6.1.3 Spark环境搭建 | 第63页 |
| 6.2 系统测试 | 第63-73页 |
| 6.2.1 功能测试 | 第64-65页 |
| 6.2.2 性能测试 | 第65-71页 |
| 6.2.3 测试结果与分析 | 第71-73页 |
| 6.3 本章小结 | 第73-74页 |
| 7 总结与展望 | 第74-76页 |
| 7.1 工作总结 | 第74页 |
| 7.2 工作展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 作者简历 | 第78-82页 |
| 学位论文数据集 | 第82页 |
