| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 数据存储与压缩相关技术研究 | 第14-25页 |
| 2.1 分布式存储与计算平台Hadoop | 第14-19页 |
| 2.1.1 Hadoop生态系统 | 第14页 |
| 2.1.2 HDFS文件系统 | 第14-17页 |
| 2.1.3 MapReduce计算模型 | 第17-19页 |
| 2.2 RCFile存储模型 | 第19-20页 |
| 2.3 数据压缩 | 第20-24页 |
| 2.3.1 数据压缩基本概念 | 第20页 |
| 2.3.2 数据压缩关键技术 | 第20-22页 |
| 2.3.3 数据压缩粒度 | 第22-23页 |
| 2.3.4 Hadoop数据压缩 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 一种基于RCFile存储模型的预分配压缩方法 | 第25-37页 |
| 3.1 问题描述与研究思路 | 第25-26页 |
| 3.2 模型设计 | 第26-33页 |
| 3.2.1 相关定义 | 第26-27页 |
| 3.2.2 数据预处理分配模型 | 第27-30页 |
| 3.2.3 数据向量再分配策略 | 第30-31页 |
| 3.2.4 数据预处理分配算法 | 第31-33页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第33-36页 |
| 3.3.1 实验环境 | 第33页 |
| 3.3.2 数据分组划分精细度对压缩算法压缩性能的影响分析 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 RCFile中基于压缩代价的自适应压缩方法 | 第37-51页 |
| 4.1 问题描述与可行性分析 | 第37-38页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第37-38页 |
| 4.1.2 可行性分析 | 第38页 |
| 4.2 基于压缩代价的自适应压缩策略 | 第38-45页 |
| 4.2.1 数据压缩流程 | 第38-39页 |
| 4.2.2 压缩代价分析 | 第39-41页 |
| 4.2.3 压缩算法选择策略 | 第41-45页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第45-50页 |
| 4.3.1 基于压缩代价的自适应算法实验结果分析 | 第47-49页 |
| 4.3.2 ACSCC策略与类似策略的性能对比 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 工作总结 | 第51-52页 |
| 5.2 工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第56-57页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第57-58页 |
| 附录3 图表清单 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
