大数据分类存储及检索方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 引言 | 第13-14页 |
| 1.2 论文研究背景和意义 | 第14页 |
| 1.3 论文研究内容及主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 大数据技术的国内外研究现状 | 第17-23页 |
| 2.1 国外发展现状 | 第17-18页 |
| 2.2 国内发展现状 | 第18-23页 |
| 第三章 大数据的分类存储及检索关键技术 | 第23-39页 |
| 3.1 分布式存储系统HDFS | 第24-26页 |
| 3.2 分布式计算框架Map/Reduce | 第26-29页 |
| 3.3 分布式数据库Hbase | 第29-34页 |
| 3.4 分布式数据仓库Hive | 第34页 |
| 3.5 分布式机器学习系统mahout | 第34-35页 |
| 3.6 大数据的应用领域 | 第35-36页 |
| 3.7 大数据当前面临的挑战 | 第36-39页 |
| 第四章 大数据分类存储研究 | 第39-49页 |
| 4.1 大数据分类存储需考虑的问题 | 第39-40页 |
| 4.2 大数据存储分类方法 | 第40-44页 |
| 4.2.1 按文件大小分类 | 第40-43页 |
| 4.2.2 按文件类型分类 | 第43页 |
| 4.2.3 按功能属性分类 | 第43-44页 |
| 4.3 基于决策树的存储分类方法 | 第44-47页 |
| 4.4 分类存储系统方案 | 第47页 |
| 4.5 大数据分类存储结构模型 | 第47-48页 |
| 4.6 大数据分类存储方法总结 | 第48-49页 |
| 第五章 大数据分类检索方法研究 | 第49-59页 |
| 5.1 文件系统检索 | 第49页 |
| 5.2 数据库检索 | 第49-50页 |
| 5.3 面向列的分布式数据库检索 | 第50-52页 |
| 5.4“Z”型分类检索算法 | 第52-55页 |
| 5.5 文件内容检索 | 第55-58页 |
| 5.6 分类检索方法总结 | 第58-59页 |
| 第六章 大数据分类存储及检索方法实现 | 第59-65页 |
| 6.1 存储子系统 | 第59-60页 |
| 6.2 数据分类判断模块 | 第60页 |
| 6.3 元数据信息管理中间件 | 第60-62页 |
| 6.4 可视化管理客户端 | 第62-63页 |
| 6.5 系统通信机制 | 第63-64页 |
| 6.6 系统优化设计 | 第64-65页 |
| 第七章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 7.1 研究结论 | 第65页 |
| 7.2 研究展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |
| 1.基本情况 | 第73页 |
| 2.教育背景 | 第73页 |
| 3.攻读硕士学位期间的研究成果 | 第73-74页 |
