| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构与安排 | 第13-14页 |
| 第二章 云数据库环境下数据检索相关技术 | 第14-29页 |
| 2.1 云数据库环境的系统实施 | 第14-20页 |
| 2.1.1 系统整体架构 | 第14-15页 |
| 2.1.2 云计算环境搭建 | 第15-18页 |
| 2.1.3 数据库设计与实现 | 第18-20页 |
| 2.2 HBase | 第20-22页 |
| 2.3 分布式文件系统HDFS | 第22-24页 |
| 2.4 分布式处理框架MapReduce | 第24-27页 |
| 2.4.1 MapReduce架构 | 第24-26页 |
| 2.4.2 MapReduce编程模型工作原理 | 第26-27页 |
| 2.5 Gray编码 | 第27-29页 |
| 第三章 面向大数据关联检索的索引模型 | 第29-48页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 总体框架 | 第29-30页 |
| 3.3 基于数值型数据检索位向量Gray编码索引模型 | 第30-37页 |
| 3.3.1 索引的创建 | 第30-34页 |
| 3.3.2 等值查询过程 | 第34-35页 |
| 3.3.3 范围查询过程 | 第35-37页 |
| 3.4 基于关键词的内容检索索引模型 | 第37-41页 |
| 3.4.1 索引模型的构建 | 第38-39页 |
| 3.4.2 分词器 | 第39-40页 |
| 3.4.3 索引检索流程 | 第40-41页 |
| 3.5 实验测试分析 | 第41-47页 |
| 3.5.1 数值型数据检索实验分析 | 第42-46页 |
| 3.5.2 内容检索数据实验分析 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 MapReduce处理模型优化 | 第48-60页 |
| 4.1 引言 | 第48-50页 |
| 4.2 Map-Reduce-Join-Locate处理框架 | 第50-56页 |
| 4.2.1 Map Reduce 处理框架分析 | 第50-51页 |
| 4.2.2 映射-聚集-连接-定位模型研究 | 第51-53页 |
| 4.2.3 关联检索算法 | 第53-54页 |
| 4.2.4 模型花费评估 | 第54-56页 |
| 4.3 Map-Reduce-Join-Locate模型与MapReduce现有模型相整合 | 第56-57页 |
| 4.4 实验测试分析 | 第57-59页 |
| 4.5 结论 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60页 |
| 5.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第67页 |
