| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 高维大数据的存储技术 | 第12-14页 |
| 1.2.2 高维大数据的索引技术 | 第14-18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 相关技术 | 第21-29页 |
| 2.1 极限学习机 | 第21-25页 |
| 2.1.1 极限学习机ELM | 第21-23页 |
| 2.1.2 无监督极限学习机US-ELM | 第23-25页 |
| 2.2 Hadoop分布式计算框架 | 第25-29页 |
| 2.2.1 MapReduce计算框架 | 第25-26页 |
| 2.2.2 HDFS分布式文件系统 | 第26-29页 |
| 第3章 基于US-ELM的高维大数据存储结构 | 第29-40页 |
| 3.1 HB-File的架构概述 | 第29-30页 |
| 3.2 聚类算法(US-ELM-FC) | 第30-32页 |
| 3.3 数据的分布式划分和压缩 | 第32-35页 |
| 3.3.1 数据划分 | 第33页 |
| 3.3.2 数据压缩 | 第33-35页 |
| 3.4 数据追加与更新 | 第35-36页 |
| 3.5 HB-File的编程接口 | 第36-40页 |
| 3.5.1 在MapReduce程序中的使用 | 第36-37页 |
| 3.5.2 HB-File的Reader和Writer接口 | 第37-40页 |
| 第4章 基于可变网格的分布式二级索引技术 | 第40-52页 |
| 4.1 VGHI索引结构概述 | 第40-41页 |
| 4.2 局部索引 | 第41-44页 |
| 4.2.1 变长网格空间 | 第41-43页 |
| 4.2.2 局部索引 | 第43-44页 |
| 4.3 全局索引 | 第44-47页 |
| 4.4 索引的更新和负载均衡 | 第47-48页 |
| 4.5 查询算法 | 第48-52页 |
| 4.5.1 点查询 | 第48-49页 |
| 4.5.2 范围查询 | 第49-52页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第52-64页 |
| 5.1 实验环境 | 第52-53页 |
| 5.2 实验结果 | 第53-64页 |
| 5.2.1 存储模型性能测试 | 第53-60页 |
| 5.2.2 索引结构性能测试 | 第60-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第70页 |