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大数据环境下油气钻井信息分布式多维分析方法研究

摘要第3-4页
abstract第4页
第一章 绪论第7-11页
    1.1 研究背景第7页
    1.2 钻井行业国内外研究现状第7-9页
        1.2.1 钻井信息管理系统的研究现状第7-8页
        1.2.2 大数据在石油行业的研究与应用现状第8-9页
    1.3 研究的目的与意义第9页
    1.4 论文组织结构第9-11页
第二章 大数据环境下油气钻井信息分布式多维分析系统总体结构第11-21页
    2.1 数据仓库和OLAP技术的基本概念第11-12页
        2.1.1 数据仓库定义及特点第11-12页
        2.1.2 联机分析处理的概念第12页
    2.2 大数据技术Hadoop介绍第12-16页
        2.2.1 概念与特点第12-13页
        2.2.2 分布式文件系统HDFS技术介绍第13-15页
        2.2.3 编程模型MapReduce技术介绍第15-16页
    2.3 大数据环境下的多维分析和技术第16-19页
        2.3.1 对Impala技术的介绍第17-18页
        2.3.2 对SparkSQL技术的介绍第18页
        2.3.3 对Druid技术的介绍第18页
        2.3.4 对ApacheKylin技术的介绍第18-19页
    2.4 大数据环境下油气钻井信息分布式多维分析系统总体结构第19-20页
        2.4.1 系统总体结构第19-20页
        2.4.2 系统的特点第20页
    2.5 本章小结第20-21页
第三章 大数据环境下油气钻井信息分布式数据仓库的设计第21-33页
    3.1 大数据环境下油气钻井信息分布式数据仓库的体系结构第21-23页
        3.1.1 数据仓库Hive简介第21-22页
        3.1.2 系统的总体结构第22-23页
    3.2 油气钻井信息数据仓库数据模型的设计第23-27页
        3.2.1 数据仓库主题确定第23页
        3.2.2 事实表和维表的设计第23-25页
        3.2.3 数据模型的设计第25-27页
    3.3 基于Kettle和Sqoop的数据抽取、转换和装载第27-30页
        3.3.1 基于Kettle的数据抽取第28页
        3.3.2 基于Kettle的数据转换第28-29页
        3.3.3 基于Sqoop的数据装载第29-30页
    3.4 大数据环境下油气钻井信息分布式数据仓库数据的存储第30-32页
        3.4.1 数据存储结构优化第30页
        3.4.2 数据模型优化第30-31页
        3.4.3 数据仓库Hive的元数据第31-32页
    3.5 本章小结第32-33页
第四章 大数据环境下油气钻井信息分布式多维分析系统的设计第33-53页
    4.1 大数据环境下油气钻井信息分布式多维分析的体系结构设计第33-34页
    4.2 大数据环境下油气钻井分布式多维分析模型设计第34-40页
        4.2.1 多维立方体数据模型第34-36页
        4.2.2 钻井信息多维分析预计算Cube模型的构造第36-39页
        4.2.3 进行Cube运算第39-40页
    4.3 分析模型Cube数据的存储与优化第40-43页
        4.3.1 数据库HBase简介第40-41页
        4.3.2 数据库HBase存储与优化第41-43页
    4.4 数据查询优化第43-44页
        4.4.1 关键字RowKey的设计与优化第43-44页
        4.4.2 关键字RowKey的编码选择与优化第44页
    4.5 大数据环境下油气钻井信息分布式多维分析数据的查询流程第44-45页
    4.6 钻井信息分布式多维分析系统的实现第45-51页
        4.6.1 大数据集群软硬件环境第45-47页
        4.6.2 部署Hadoop集群第47页
        4.6.3 多维数据查询结果展示第47-51页
    4.7 查询性能的比较第51-52页
    4.8 本章小结第52-53页
第五章 总结与展望第53-54页
    5.1 论文工作总结第53页
    5.2 进一步展望研究第53-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-57页
攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果第57-58页

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