| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要内容和结构 | 第12-13页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第13-24页 |
| 2.1 大数据简介 | 第13-17页 |
| 2.1.1 大数据来源与特征 | 第13-14页 |
| 2.1.2 农业大数据的概念与特点 | 第14-15页 |
| 2.1.3 大数据处理的关键技术 | 第15-16页 |
| 2.1.4 Hadoop平台介绍 | 第16-17页 |
| 2.2 HBase相关技术介绍 | 第17-20页 |
| 2.2.1 HBase简介 | 第17-18页 |
| 2.2.2 HBase架构及工作机制 | 第18-20页 |
| 2.3 Map Reduce相关技术介绍 | 第20-23页 |
| 2.3.1 Map Reduce技术特征 | 第20-21页 |
| 2.3.2 Map Reduce实现框架 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于HBase的农业信息存储 | 第24-36页 |
| 3.1 农业信息数据存储现状 | 第24-25页 |
| 3.2 HBase技术在农业信息数据存储中的优势 | 第25-27页 |
| 3.3 基于HBase的农业信息存储研究 | 第27-31页 |
| 3.3.1 数据存储结构 | 第27-29页 |
| 3.3.2 内存管理策略 | 第29-31页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第31-35页 |
| 3.4.1 实验条件 | 第31页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第31-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 Map Reduce框架下不规则区域化分的KNN查询算法 | 第36-48页 |
| 4.1 区域化分方法 | 第36-39页 |
| 4.1.1 传统规则区域划分方法描述 | 第36-38页 |
| 4.1.2 不规则区域化分方法的描述 | 第38-39页 |
| 4.2 分布式k NN算法 | 第39-44页 |
| 4.2.1 传统k NN算法描述 | 第39-40页 |
| 4.2.2 算法的并行化改进 | 第40-42页 |
| 4.2.3 并行不规则区域k NN算法的设计 | 第42-44页 |
| 4.3 实验及结果分析 | 第44-47页 |
| 4.3.1 实验条件 | 第44页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-51页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第48-49页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读学位期间主要成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |