基于Hadoop的铁道供电监控信息流分布式压缩存储及容错研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状与趋势 | 第9-10页 |
| ·主要研究内容及结构 | 第10-12页 |
| 第二章 铁道供电监控信息流存储模式 | 第12-21页 |
| ·铁路供电系统 | 第12-13页 |
| ·铁路供电调度监控 | 第13-15页 |
| ·量测存取模式 | 第15-17页 |
| ·量测数据模拟 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 监控量测数据集群压缩的度量 | 第21-29页 |
| ·数据压缩原理 | 第21-22页 |
| ·无损压缩分类 | 第22-25页 |
| ·Deflate 和 Gzip 压缩算法 | 第22-23页 |
| ·BZip2 压缩 | 第23-25页 |
| ·Lzo 压缩 | 第25页 |
| ·相邻加速比 | 第25-26页 |
| ·柔性模型 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于 Hadooop 的调度监控系统实现 | 第29-43页 |
| ·云计算 | 第29-30页 |
| ·云服务模式 | 第29-30页 |
| ·云集群关键技术 | 第30页 |
| ·Hadoop 云计算 | 第30-36页 |
| ·HDFS 文件系统 | 第32-34页 |
| ·MapRecduce 编程框架 | 第34-36页 |
| ·基于 Hadoop 的调度监控系统部署 | 第36-38页 |
| ·调度监控集群启动测试 | 第38-39页 |
| ·调度监控集群 Eclipse 测试 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于 Hive 的调度监控数据仓库 | 第43-63页 |
| ·数据仓库 Hive | 第43-46页 |
| ·体系架构 | 第43页 |
| ·元数据模式 | 第43-44页 |
| ·数据管理 | 第44-45页 |
| ·文件格式 | 第45-46页 |
| ·调度监控数据仓库配置 | 第46-48页 |
| ·仓库部署 | 第46-47页 |
| ·参数设置 | 第47页 |
| ·安装成功测试 | 第47-48页 |
| ·调度数据仓库的应用接口 | 第48-51页 |
| ·JDBC 接口 | 第48-50页 |
| ·Web 接口 | 第50-51页 |
| ·仓库数据导入工具 Sqoop | 第51-53页 |
| ·调度监控数据仓库测试 | 第53-59页 |
| ·格式查询实验 | 第53-55页 |
| ·格式压缩查询 | 第55-56页 |
| ·并行效率 | 第56-59页 |
| ·基于 HBase 的调度监控分布式数据库 | 第59-62页 |
| ·HBase 数据库 | 第59-60页 |
| ·监控仓库系统集成 HBase | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 调度监控系统的容错分析及验证 | 第63-69页 |
| ·数据节点故障全概率公式 | 第63-64页 |
| ·故障容错分析及验证 | 第64-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第七章 总结 | 第69-70页 |
| ·主要工作回顾 | 第69页 |
| ·本课题今后需进一步研究的地方 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
