| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-16页 |
| 1.2.1 基于云视频和移动互联网的智慧城市服务平台 | 第12-14页 |
| 1.2.2 智慧城市应用服务 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于云计算的流媒体监控平台 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 技术介绍 | 第18-34页 |
| 2.1 Hadoop 介绍 | 第18-22页 |
| 2.1.1 Hadoop 的特点 | 第18-19页 |
| 2.1.2 HDFS 分布式文件系统 | 第19-22页 |
| 2.1.3 MapReduce 原理 | 第22页 |
| 2.2 fuse 介绍 | 第22-26页 |
| 2.2.1 fuse | 第22-24页 |
| 2.2.2 fuse 开发 | 第24-26页 |
| 2.3 Hive 介绍 | 第26-27页 |
| 2.3.1 Hive 过程 | 第26-27页 |
| 2.3.2 Hive 的体系结构 | 第27页 |
| 2.4 R 语言介绍 | 第27-29页 |
| 2.4.1 R 语言简介 | 第27-28页 |
| 2.4.2 R 的特性 | 第28-29页 |
| 2.4.3 R 的安装和使用 | 第29页 |
| 2.5 流媒体技术 | 第29-33页 |
| 2.5.1 流媒体协议 | 第29-31页 |
| 2.5.2 流媒体服务器 | 第31-32页 |
| 2.5.3 功能对比 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于云计算的流媒体监控系统的设计 | 第34-50页 |
| 3.1 当前流媒体监控系统缺陷 | 第34-35页 |
| 3.1.1 流媒体监控系统现状 | 第34-35页 |
| 3.1.2 未来需求 | 第35页 |
| 3.2 基于云计算的流媒体监控系统架构 | 第35-37页 |
| 3.3 流媒体服务器和分布式集群设计 | 第37-42页 |
| 3.3.1 流媒体服务器 | 第38-41页 |
| 3.3.2 fuse 中间件设计 | 第41-42页 |
| 3.4 分布式数据库设计 | 第42-46页 |
| 3.4.1 HBase 数据库设计 | 第42-45页 |
| 3.4.2 数据分析设计 | 第45-46页 |
| 3.5 资源管理层设计 | 第46-47页 |
| 3.6 系统适用场景分析 | 第47-48页 |
| 3.6.1 分布式视频监控系统 | 第47-48页 |
| 3.6.2 设备监控系统 | 第48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 流媒体监控系统部署 | 第50-59页 |
| 4.1 系统运行环境 | 第50页 |
| 4.1.1 系统硬件环境 | 第50页 |
| 4.1.2 系统软件环境 | 第50页 |
| 4.2 Hadoop 集群和 fuse 中间件部署 | 第50-56页 |
| 4.2.1 Hadoop 集群部署 | 第50-53页 |
| 4.2.2 fuse-dfs 编译部署 | 第53-56页 |
| 4.3 Hive 数据仓库及 RHive 部署 | 第56-58页 |
| 4.3.1 Hive 部署 | 第56页 |
| 4.3.2 RHive 部署 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第59-66页 |
| 5.1 fuse-dfs 读写效率测试 | 第59-61页 |
| 5.2 流媒体播放测试 | 第61-62页 |
| 5.3 R 结合 Hive 数据分析测试 | 第62-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 总结和展望 | 第66-68页 |
| 总结 | 第66页 |
| 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附件 | 第73页 |