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船舶监控系统中海量数据处理技术研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-21页
   ·引言第11-12页
   ·海量数据处理技术概述第12-15页
     ·数据库相关技术第12-13页
     ·并行计算技术第13页
     ·语义缓存技术第13-15页
   ·云计算—Hadoop 平台第15-18页
     ·Hadoop 平台的产生背景第15-16页
     ·Hadoop 分布式文件系统第16-17页
     ·MapReduce 计算模型第17-18页
   ·论文主要工作和组织结构第18-21页
     ·主要工作第18-19页
     ·组织结构第19-21页
第二章 基于 Hadoop 平台的船舶监控系统总体框架第21-33页
   ·系统分析第21-24页
     ·系统功能需求分析第21-22页
     ·系统数据量分析第22-23页
     ·系统设计分析第23-24页
   ·系统总体框架设计第24-26页
     ·系统分层设计第24-25页
     ·系统工作过程第25-26页
   ·关键技术第26-32页
     ·Hadoop 与关系数据库交互存储技术第26-28页
     ·分布式查询技术第28-30页
     ·作业调度技术第30-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 基于 Hadoop 平台的 ITPUT 分布式查询算法第33-44页
   ·Hadoop 分布式查询概述第33-34页
     ·Top-k 分布式查询第33页
     ·Hadoop 分布式查询过程第33-34页
   ·Top-k 查询经典算法第34-37页
     ·TA 算法第35-36页
     ·TPUT 算法第36-37页
   ·ITPUT 算法设计第37-41页
     ·算法设计思想第37-38页
     ·算法改进策略第38-40页
     ·ITPUT 算法描述第40-41页
     ·算法预期效果第41页
   ·实验及结果分析第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第四章 基于 Hadoop 平台的 Three-Queue 作业调度算法第44-56页
   ·Hadoop 作业调度概述第44-45页
     ·作业调度组成框架第44页
     ·作业调度流程第44-45页
   ·Hadoop 平台现有的作业调度算法第45-47页
     ·FIFO 调度算法第45-46页
     ·Capacity Scheduler 计算能力调度算法第46页
     ·Fair Scheduler 公平调度算法第46页
     ·存在问题第46-47页
   ·Three-Queue 调度算法模型设计第47-51页
     ·快慢节点的判定第47-48页
     ·优先级的判定第48-50页
     ·负载均衡动态调整第50-51页
   ·Three-Queue 调度算法设计第51-54页
     ·算法基础第51-52页
     ·算法流程描述第52-53页
     ·实验及结果分析第53-54页
   ·本章小结第54-56页
第五章 基于 Hadoop 平台的船舶监控系统实现第56-69页
   ·系统设计第56-58页
     ·系统背景第56-57页
     ·系统功能模块第57-58页
   ·系统方案部署第58-61页
     ·硬件部署第58-59页
     ·SSH 服务部署第59-60页
     ·Hadoop 平台相关文件配置第60-61页
   ·系统实现第61-66页
     ·系统总体结构第62页
     ·基于 Hadoop 平台的 ITPUT 分布式查询算法实现第62-64页
     ·基于 Hadoop 平台的 Three-Queue 作业调度算法实现第64-66页
   ·运行界面图第66-68页
     ·主机监控界面第66页
     ·报警实时监控界面第66-67页
     ·设备实时监控曲线界面第67-68页
   ·本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
   ·总结第69页
   ·展望第69-71页
参考文献第71-75页
致谢第75-76页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第76页

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