| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·云计算平台 | 第11-13页 |
| ·研究目标和意义 | 第13-14页 |
| ·论文结构 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 2 Amazon 云服务及 Map/Reduce 综述 | 第15-22页 |
| ·Amazon 云服务概述 | 第15-16页 |
| ·Amazon EC2 | 第15-16页 |
| ·Amazon EC2 的镜像和实例 | 第16页 |
| ·Amazon S3 | 第16-18页 |
| ·Amazon S3 的特性 | 第16-17页 |
| ·支撑 Amazon S3 的三个基本概念 | 第17-18页 |
| ·基于 Hadoop 的 Map/Reduce | 第18-20页 |
| ·Hadoop 结构 | 第18-19页 |
| ·MapReduce 及其框架 | 第19-20页 |
| ·Hive 的架构及应用 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 传统数据分析系统架构综述 | 第22-27页 |
| ·数据分析系统的意义和特征 | 第22-23页 |
| ·传统数据分析系统的架构 | 第23-25页 |
| ·客户端 | 第24页 |
| ·服务器端 | 第24-25页 |
| ·报表系统 | 第25页 |
| ·传统数据分析系统所面临的挑战 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 基于云计算平台的数据分析系统的分析设计 | 第27-44页 |
| ·A 软件公司数据分析系统现状及面临的问题 | 第27-28页 |
| ·解决方案 | 第28-29页 |
| ·系统总体架构设计 | 第29-30页 |
| ·系统各模块的分析与设计 | 第30-43页 |
| ·客户端分析与设计 | 第30-33页 |
| ·接收服务器的分析与设计 | 第33-36页 |
| ·后端数据处理的分析与设计 | 第36-42页 |
| ·报表系统的分析与设计 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 基于云计算平台的数据分析系统的实现与验证 | 第44-62页 |
| ·客户端的实现 | 第44-46页 |
| ·Sender 模块的实现 | 第44-45页 |
| ·DBManager 模块的实现 | 第45-46页 |
| ·NetworkStatusCheck 和 WifiAdmin 模块的实现 | 第46页 |
| ·接收服务器的部署与实现 | 第46-52页 |
| ·Amazon EC2 实例的创建 | 第46-48页 |
| ·EventCollector 的设计与实现 | 第48-49页 |
| ·Uploader 的设计与实现 | 第49-51页 |
| ·安装部署 Tomcat 以及 EventCollector 和 Uploader | 第51-52页 |
| ·EMR 部分的实现与部署 | 第52-55页 |
| ·Mapper 的实现 | 第52-54页 |
| ·Reducer 的实现 | 第54-55页 |
| ·数据表的创建和报表产生 | 第55-59页 |
| ·用 Hive 创建数据表 | 第55-57页 |
| ·报表的生成 | 第57-59页 |
| ·系统测试 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第68页 |
