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基于分布式内存计算的时空热点分析

摘要第10-11页
ABSTRACT第11-12页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 课题背景与研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 时空聚集研究现状第14-15页
        1.2.2 时空热点估计计算模型研究现状第15-16页
        1.2.3 分布式计算研究现状第16页
        1.2.4 研究总结第16-17页
    1.3 本文的研究内容和组织结构第17-19页
        1.3.1 本文研究内容第17页
        1.3.2 论文组织结构第17-19页
第二章 面向分布式内存计算的时空数据模型第19-29页
    2.1 时空数据模型第19-21页
        2.1.1 时空数据概述第19页
        2.1.2 现有的时空数据模型第19-21页
    2.2 分布式内存计算框架的数据存储机制分析第21-23页
        2.2.1 分布式内存计算平台Spark简介第21-22页
        2.2.2 Spark存储模型第22-23页
    2.3 面向分布式内存计算的自适应时空立方体模型第23-26页
        2.3.1 自适应时空立方体模型第23-25页
        2.3.2 自适应时空立方体划分策略第25-26页
    2.4 基于分布式内存框架的时空数据组织第26-27页
    2.5 本章小结第27-29页
第三章 分布式内存环境下的时空点聚集第29-43页
    3.1 时空聚集查询第29-30页
    3.2 基于分布式内存计算的时空聚集查询第30-34页
        3.2.1 基于自适应时空立方体的时空聚集立方体划分方法第30-31页
        3.2.2 算法流程及功能实现第31-32页
        3.2.3 时空聚集服务框架第32-34页
    3.3 分布式内存环境下基于预聚集的时空聚集查询算法第34-36页
        3.3.1 时空预聚集流程第34页
        3.3.2 时空聚集查询流程第34-35页
        3.3.3 基于预聚集的时空聚集查询算法第35-36页
    3.4 实验与分析第36-41页
        3.4.1 实验条件第36页
        3.4.2 实验结果与分析第36-41页
        3.4.3 实验结论第41页
    3.5 本章小结第41-43页
第四章 分布式内存环境下的时空热点分析第43-57页
    4.1 时空热点分析模型第43-46页
        4.1.1 现有空间热点分析模型第43-45页
        4.1.2 时空数据结构中的Gt_i~*模型第45-46页
    4.2 基于分布式计算框架的时空热点分析算法第46-49页
        4.2.1 时空热度Gt_i~*计算流程第46-48页
        4.2.2 基于分布式内存的领域计算方法第48-49页
    4.3 基于spark的时空热点分析的Top-k算法第49-51页
        4.3.1 基于spark的时空热点分析的Top-k算法第49-50页
        4.3.2 算法实现第50-51页
    4.4 实验与分析第51-56页
        4.4.1 实验条件第51-52页
        4.4.2 实验结果与分析第52-56页
    4.5 本章小结第56-57页
第五章 时空热点可视化及其系统实现第57-65页
    5.1 数据可视化第57页
    5.2 基于缓存的时空热点可视化方法第57-61页
        5.2.1 缓存结构设计第57-60页
        5.2.2 缓存策略第60页
        5.2.3 基于时空缓存的时空热点可视化方法第60-61页
    5.3 时空热点可视化及系统实现第61-64页
        5.3.1 时空热点分析原型系统第61-62页
        5.3.2 原型系统展示第62-64页
    5.4 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-69页
    6.1 主要研究成果第65-66页
    6.2 存在的不足第66-67页
    6.3 工作展望第67-69页
致谢第69-71页
参考文献第71-77页
作者在学期间取得的学术成果第77-79页
作者在学期间参加的与本课题相关的科研项目第79页

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