| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第12页 |
| ·云计算概述 | 第12-16页 |
| ·云计算的发展与前景 | 第13页 |
| ·云计算的特点 | 第13-14页 |
| ·云计算的基础架构 | 第14-15页 |
| ·云计算关键技术 | 第15-16页 |
| ·BI 概述 | 第16-17页 |
| ·BI 的发展与前景 | 第16-17页 |
| ·在云中部署 BI 研究分析 | 第17-18页 |
| ·BI 与云计算结合的优势 | 第17页 |
| ·BI 与云计算结合的风险 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作和组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 改进的 HADOOP 框架 | 第19-33页 |
| ·Hadoop 框架的选择原因和特点 | 第19-20页 |
| ·Hadoop 的选择原因 | 第19页 |
| ·Hadoop 的特点 | 第19-20页 |
| ·Hadoop 框架瓶颈与适应性分析 | 第20-21页 |
| ·Hadoop 框架瓶颈 | 第20-21页 |
| ·Hadoop 应用于 BI 的适应性分析 | 第21页 |
| ·Hadoop 框架方案设计 | 第21-25页 |
| ·MapReduce 编程模型 | 第21-24页 |
| ·HDFS 分布式文件系统 | 第24页 |
| ·Hadoop 集群硬件要求和结构设计 | 第24-25页 |
| ·面向 BI 的 Hadoop 框架改进------BIHadoop | 第25-28页 |
| ·BIHadoop 集群结构设计 | 第25-27页 |
| ·BIHadoop 的数据流程 | 第27-28页 |
| ·服务器端负载均衡在 BIHadoop 中部署 | 第28-30页 |
| ·反向代理模式 | 第28-29页 |
| ·反向代理模式与动态负载均衡结合使用 | 第29-30页 |
| ·BIHadoop 与传统 Hadoop 框架比较分析 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于云计算的 BI 框架 | 第33-47页 |
| ·商业智能的基本原理 | 第33页 |
| ·商业智能的相关技术 | 第33-36页 |
| ·商业智能的数据仓库技术 | 第33-34页 |
| ·商业智能的联机分析处理（OLAP）技术 | 第34-35页 |
| ·商业智能的数据挖掘技术 | 第35-36页 |
| ·面向云计算的数据挖掘改进模型 | 第36-38页 |
| ·传统数据挖掘系统构成 | 第36-37页 |
| ·数据挖掘改进模型------数据挖掘云模型 | 第37-38页 |
| ·数据挖掘云与传统模型的比较分析 | 第38页 |
| ·面向云计算的 BI 框架适应性改进 | 第38-41页 |
| ·传统的 BI 体系架构 | 第39-40页 |
| ·面向云计算的 BI 架构改进 | 第40-41页 |
| ·基于云计算技术的商业智能平台架构 | 第41-42页 |
| ·云计算产品选型 | 第41页 |
| ·改进的 BI 架构与 Hadoop 相结合 | 第41-42页 |
| ·Hadoop 实现商业智能平台的数据仓库 | 第42-43页 |
| ·Hive 的主要构成 | 第42-43页 |
| ·Hive 的安装使用 | 第43页 |
| ·Hadoop 实现商业智能平台的数据挖掘 | 第43-45页 |
| ·基于 Hadoop 的数据挖掘 | 第43-44页 |
| ·Hadoop 与数据挖掘改进模型结合 | 第44页 |
| ·基于 Mahout 的数据挖掘算法 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 实验与结果分析 | 第47-58页 |
| ·基于云计算的商业智能平台搭建实现 | 第47-50页 |
| ·云计算仿真器 CloudSim | 第47-48页 |
| ·配置云计算环境 | 第48-49页 |
| ·系统执行过程 | 第49-50页 |
| ·系统实验与效果分析 | 第50-57页 |
| ·BIHadoop 平台的负载均衡测试 | 第50-51页 |
| ·“云+BI”系统和传统 BI 的对比实验 | 第51-53页 |
| ·面向云计算改进 BI 框架对比实验 | 第53-54页 |
| ·“云+BI”系统加速比性能实验 | 第54-55页 |
| ·“云+BI”平台扩展性实验 | 第55页 |
| ·“云+BI”系统与传统 BI 框架对比 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·本文总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |