天文大数据存储管理关键技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 天文大数据 | 第12-13页 |
| 1.2.2 海量数据处理方案 | 第13-16页 |
| 1.2.3 当前天文分析取得的成就和面对的挑战 | 第16-18页 |
| 1.3 论文研究内容与主要贡献 | 第18页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 基础理论 | 第20-33页 |
| 2.1 阵列数据 | 第20-21页 |
| 2.2 分布式技术 | 第21-25页 |
| 2.2.1 分布式系统的特点 | 第22-23页 |
| 2.2.2 分布式系统设计理念 | 第23-25页 |
| 2.2.3 简单示例 | 第25页 |
| 2.3 数据分片和分配策略 | 第25-29页 |
| 2.3.1 数据分片 | 第25-27页 |
| 2.3.2 数据分配 | 第27-29页 |
| 2.4 主流分布式系统结构介绍 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 阵列数据处理基础 | 第33-37页 |
| 3.1 阵列数据模型 | 第33页 |
| 3.2 CASA的体系架构 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 DDSS的实现与应用 | 第37-49页 |
| 4.1 分布式集群的文件系统设计与实现 | 第38-44页 |
| 4.1.1 混合分片列式存储策略 | 第38-39页 |
| 4.1.2 基于并行进程的一致性哈希算法 | 第39-43页 |
| 4.1.3 文件系统设计 | 第43-44页 |
| 4.2 对CASA的底层改写与优化 | 第44-47页 |
| 4.2.1 CASA的分布式实现 | 第44-45页 |
| 4.2.2 基于相对位置映射的二级元数据 | 第45-47页 |
| 4.3 数据查询的实现 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 有效性分析 | 第49-55页 |
| 5.1 实验环境 | 第49页 |
| 5.2 实验数据集 | 第49-50页 |
| 5.3 实验结果与评价 | 第50-54页 |
| 5.3.1 单节点数据读写测评 | 第50-51页 |
| 5.3.2 多节点环境下数据读写测评 | 第51-53页 |
| 5.3.3 阵列大小对DDSS的影响 | 第53-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 攻读学位期间的研究成果目录 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
