| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第11-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要工作及创新点 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 生物学相关知识 | 第15-17页 |
| 2.1 基因序列 | 第15-16页 |
| 2.2 遗传学和群体遗传学 | 第16-17页 |
| 第三章 大数据相关知识 | 第17-30页 |
| 3.1 HADOOP | 第17-19页 |
| 3.1.1 HDFS (Hadoop分布式文件系统) | 第17-18页 |
| 3.1.2 MapReduce(分布式计算框架) | 第18-19页 |
| 3.2 SPARK | 第19-27页 |
| 3.2.1 Spark特点 | 第20-21页 |
| 3.2.2 Spark关键技术 | 第21-27页 |
| 3.3 REDIS | 第27-30页 |
| 3.3.1 Redis Standalone Model | 第27页 |
| 3.3.2 Redis Sentinel Model | 第27-28页 |
| 3.3.3 Redis Cluster Model | 第28-30页 |
| 第四章 基于SPARK平台的SPARKXPEHH总体设计 | 第30-35页 |
| 4.1 总体框架 | 第30页 |
| 4.2 总体流程 | 第30-31页 |
| 4.3 基于不同缓存策略的SPARKXPEHH设计 | 第31-35页 |
| 4.3.1 基于RDD缓存的SparkXpehh设计 | 第31-32页 |
| 4.3.2 基于Redis缓存的SparkXpehh设计 | 第32-35页 |
| 第五章 SPARKXPEHH算法设计与实现 | 第35-55页 |
| 5.1 实验数据集说明 | 第35-39页 |
| 5.1.1 数据结构说明 | 第35-37页 |
| 5.1.2 数据集预处理 | 第37-39页 |
| 5.2 关键算法说明 | 第39-52页 |
| 5.2.1 EHH计算 | 第39-42页 |
| 5.2.2 Cutoff计算 | 第42-46页 |
| 5.2.3 IHH计算 | 第46-49页 |
| 5.2.4 IHH积分计算 | 第49-51页 |
| 5.2.5 XP-EHH计算 | 第51-52页 |
| 5.3 DIVER程序设计 | 第52-55页 |
| 第六章 SPARKXPEHH性能测试与分析 | 第55-64页 |
| 6.1 现有群体间选择信号检测工具介绍 | 第55页 |
| 6.2 XPEHH软件与SPARKXPEHH软件对比 | 第55-57页 |
| 6.3 SPARKXPEHH测试 | 第57-64页 |
| 6.3.1 测试环境介绍 | 第57-58页 |
| 6.3.2 测试用例分析 | 第58-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 7.1 工作总结 | 第64页 |
| 7.2 工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
