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基于云平台的分子对接设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 研究背景及意义第11页
    1.2 研究现状第11-14页
        1.2.1 云平台发展现状第11-12页
        1.2.2 分子对接技术研究现状第12-13页
        1.2.3 基于云平台的分子对接研究现状第13-14页
    1.3 本文主要工作第14页
    1.4 本论文的结构安排第14-15页
第二章 相关技术介绍第15-30页
    2.1 云计算技术介绍第15页
    2.2 分布式文件系统HDFS第15-20页
        2.2.1 HDFS系统架构第16-17页
        2.2.2 HDFS数据管理第17-20页
    2.3 MapReduce模型第20-27页
        2.3.1 MapReduce运行机制第21-24页
        2.3.2 MapReduce框架重构第24-25页
        2.3.3 MapReduce任务的优化第25-27页
    2.4 Hive数据库第27-29页
        2.4.1 体系结构第27-29页
        2.4.2 数据模型第29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 分子对接算法分析第30-42页
    3.1 分子对接原理第30-31页
    3.2 搜索算法第31-32页
    3.3 打分函数第32-38页
        3.3.1 打分函数的类型第32-33页
        3.3.2 打分函数的改进第33-38页
    3.4 分子对接软件分析第38-41页
        3.4.1 AutoDock和Vina简介第39页
        3.4.2 AutoDock和Vina性能对比第39-41页
    3.5 本章小结第41-42页
第四章 基于云平台的分子对接设计第42-55页
    4.0 需求分析第42-43页
    4.1 系统网络拓扑第43页
    4.2 系统架构第43-44页
    4.3 基于Hive的分子数据库研究和设计第44-50页
        4.3.1 元数据表研究和设计第45-48页
        4.3.2 数据解析第48-49页
        4.3.3 数据加载第49-50页
    4.4 Hive查询优化第50-52页
        4.4.1 从Map/Reduce分配角度优化第50-51页
        4.4.2 从HQL角度优化第51-52页
    4.5 基于MapReduce的分子对接研究与设计第52-54页
        4.5.1 Vina调用关键问题第52-53页
        4.5.2 MapReduce实现分子对接思路第53-54页
    4.6 本章小结第54-55页
第五章 基于云平台的分子对接实现第55-70页
    5.1 云平台部署第55-59页
        5.1.1 Hadoop集群环境第55-56页
        5.1.2 Hadoop安装步骤第56-57页
        5.1.3 HDFS扩展第57-58页
        5.1.4 Hive框架部署第58-59页
    5.2 构建云数据库第59-62页
        5.2.1 创建元数据表第59-60页
        5.2.2 数据解析第60-62页
        5.2.3 数据加载第62页
    5.3 分子对接流程第62-65页
        5.3.1 数据预处理第63-64页
        5.3.2 参数配置第64页
        5.3.3 执行对接第64页
        5.3.4 结果分析第64-65页
    5.4 分子对接并行化实现第65-67页
        5.4.1 Map task第65-66页
        5.4.2 Reduce task第66-67页
    5.5 实验结果数据解析第67-69页
    5.6 本章小结第69-70页
第六章 示范应用测试第70-76页
    6.1 测试环境第70页
    6.2 测试准备第70页
    6.3 功能测试第70-73页
        6.3.1 分子对接测试第70-73页
        6.3.2 结果查询测试第73页
    6.4 Hive查询优化测试第73-75页
    6.5 本章小结第75-76页
第七章 总结与展望第76-77页
    7.1 总结第76页
    7.2 展望第76-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-82页

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