| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 | 第13-16页 |
| 1.2.1 大数据和云计算研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 大数据地质应用现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文组织安排 | 第16-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 云计算和大数据平台架构Hadoop | 第19-31页 |
| 2.1 云计算 | 第19-24页 |
| 2.1.1 云计算的概念和特点 | 第19-21页 |
| 2.1.2 云计算的分类 | 第21-22页 |
| 2.1.3 云计算关键技术 | 第22-24页 |
| 2.2 大数据平台架构Hadoop | 第24-29页 |
| 2.2.1 HDFS | 第24-25页 |
| 2.2.2 Map Reduce | 第25-26页 |
| 2.2.3 Hbase | 第26-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 面向虚拟化的地质云计算平台设计 | 第31-43页 |
| 3.1 建设思路与关键问题 | 第31-33页 |
| 3.1.1 建设思路 | 第31-32页 |
| 3.1.2 关键技术问题 | 第32-33页 |
| 3.2 地质云计算平台技术框架 | 第33-35页 |
| 3.3 虚拟化应用设计与实现 | 第35-37页 |
| 3.4 Hadoop集群环境搭建 | 第37-41页 |
| 3.4.1 虚拟机的安装设置 | 第37-39页 |
| 3.4.2 Java环境配置 | 第39页 |
| 3.4.3 在主机中安装Hadoop | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于Hadoop的地质数据云存储和计算模型 | 第43-55页 |
| 4.1 云存储设计与实现 | 第43-44页 |
| 4.1.1 地学数据 | 第43页 |
| 4.1.2 地学云存储系统架构 | 第43-44页 |
| 4.2 基于HDFS的地质数据云存储 | 第44-47页 |
| 4.2.1 HDFS自带的小文件存储解决方案 | 第45-46页 |
| 4.2.2 基于Map Reduce的地质数据计算模型 | 第46-47页 |
| 4.3 负载平衡 | 第47-52页 |
| 4.3.1 虚拟机的负载平衡 | 第48-49页 |
| 4.3.2 Hadoop集群的负载平衡 | 第49-50页 |
| 4.3.3 负载的综合衡量 | 第50-52页 |
| 4.4 实验分析 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 基于Hbase的地质大数据查询检索应用 | 第55-63页 |
| 5.1 系统运行环境 | 第55-56页 |
| 5.2 基于Hbase的地质数据存储检索 | 第56-61页 |
| 5.2.1 关系数据库和HBase数据库的理论对比 | 第57-58页 |
| 5.2.2 Oracle关系数据库和HBase数据库的实验对比 | 第58-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-63页 |
| 第6章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 本文工作与创新 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 附录A 配置Hadoop的代码 | 第67-71页 |
| 附录B 攻读学位期间取得的学术成果 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
