| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 与选题有关的研究状况 | 第8-11页 |
| 1.2.1 分布式计算研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 云计算平台现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的研究内容和章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 HADOOP技术介绍 | 第13-20页 |
| 2.1 HADOOP整体架构 | 第13-16页 |
| 2.1.1 HDFS | 第13-14页 |
| 2.1.2 MAPREDUCE | 第14-16页 |
| 2.2 HADOOP MAPREDUCE模型调度和容错分析 | 第16-17页 |
| 2.2.1 HADOOP MAPREDUCE的调度机制 | 第16-17页 |
| 2.2.2 HADOOP MAPREDUCE的容错机制 | 第17页 |
| 2.3 HADOOP应用 | 第17-19页 |
| 2.3.1 HBASE | 第17-18页 |
| 2.3.2 HIVE | 第18页 |
| 2.3.3 MAHOUT | 第18-19页 |
| 2.4 本章总结 | 第19-20页 |
| 第三章 HADOOP平台架构的深入分析 | 第20-28页 |
| 3.1 HDFS架构分析 | 第20-24页 |
| 3.1.1 HDFS的目标 | 第20-21页 |
| 3.1.2 NAMENODE与DATANODE | 第21-22页 |
| 3.1.3 块的概念与数据复制 | 第22-23页 |
| 3.1.4 文件系统的命名空间 | 第23页 |
| 3.1.5 元数据的持久化 | 第23-24页 |
| 3.2 MAPREDUCE架构的深入分析 | 第24-27页 |
| 3.2.1 MAPREDUCE的总体执行流程分析 | 第24-25页 |
| 3.2.2 MAP过程介绍 | 第25页 |
| 3.2.3 SHUFFLE过程介绍 | 第25-27页 |
| 3.2.3.1 MAP端 | 第25-26页 |
| 3.2.3.2 REDUCE端 | 第26-27页 |
| 3.2.4 REDUCE过程介绍 | 第27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于日志处理系统设计与实现 | 第28-39页 |
| 4.1 海量日志处理系统 | 第28-31页 |
| 4.1.1 日志收集方式简介 | 第29-30页 |
| 4.1.2 日志功能需求简介 | 第30页 |
| 4.1.3 日志处理流程分析 | 第30-31页 |
| 4.1.4 作业的详细设计 | 第31页 |
| 4.2 海量日志处理系统的实现流程 | 第31-34页 |
| 4.2.1 日志数据预处理 | 第31-32页 |
| 4.2.2 日志处理流程设计 | 第32-34页 |
| 4.3 MAPREDUCE作业的性能优化 | 第34-37页 |
| 4.3.1 I/O属性类的优化措施 | 第35-36页 |
| 4.3.2 MAPREDUCE属性类的优化措施 | 第36-37页 |
| 4.3.3 引入混合函数 | 第37页 |
| 4.3.4 引入混合函数 | 第37页 |
| 4.4 本章小节 | 第37-39页 |
| 第五章 日志处理系统平台部署 | 第39-47页 |
| 5.1 方案部署 | 第39-41页 |
| 5.1.1 硬件部署 | 第40页 |
| 5.1.2 软件部署 | 第40-41页 |
| 5.1.2.1 操作系统版本 | 第40页 |
| 5.1.2.2 核心应用软件版本 | 第40-41页 |
| 5.2 目录结构 | 第41-42页 |
| 5.3 运行实例配置 | 第42-45页 |
| 5.3.1 SSH配置 | 第42-43页 |
| 5.3.2 Slaves和Master配置 | 第43-44页 |
| 5.3.3 Namenode和Datanode配置 | 第44页 |
| 5.3.4 Hadoop环境变量 | 第44-45页 |
| 5.3.5 Hadoop的配置项 | 第45页 |
| 5.4 结果分析 | 第45-46页 |
| 5.5 本章小节 | 第46-47页 |
| 第六章 结论与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 总结 | 第47-48页 |
| 6.2 展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参与的科研项目 | 第52-53页 |
