| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外相关技术的发展现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 工业互联网的发展现状 | 第13页 |
| 1.2.2 数据仓库技术的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 OLAP技术的发展现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的研究目标 | 第16页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 关键问题分析 | 第18-22页 |
| 2.1 目前注塑工业的升级与改造现状 | 第18-19页 |
| 2.2 信息化建设中的“信息孤岛”问题 | 第19-20页 |
| 2.2.1 “信息孤岛”产生的原因 | 第19页 |
| 2.2.2 “信息孤岛”的弊端 | 第19-20页 |
| 2.3 注塑工业面临的大数据问题 | 第20页 |
| 2.4 异构数据的融合问题 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 关键技术方案研究 | 第22-33页 |
| 3.1 关于制造业的大数据解决方案研究 | 第22-23页 |
| 3.2 基于Hadoop的Hive数据仓库存储方案研究 | 第23-25页 |
| 3.2.1 Hive介绍 | 第23-24页 |
| 3.2.2 Hive的技术特点 | 第24页 |
| 3.2.3 Hive的技术架构 | 第24-25页 |
| 3.3 HBase数据存储系统的研究 | 第25-28页 |
| 3.3.1 HBase介绍 | 第25-26页 |
| 3.3.2 HBase与Hive的区别 | 第26-27页 |
| 3.3.3 HBase的实时数据处理方案 | 第27-28页 |
| 3.4 基于ApacheKylin的大数据预聚合OLAP技术的研究 | 第28-32页 |
| 3.4.1 ApacheKylin引擎介绍 | 第28页 |
| 3.4.2 ApacheKylin引擎的技术架构 | 第28-29页 |
| 3.4.3 ApacheKylin引擎的工作原理 | 第29-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 系统设计 | 第33-67页 |
| 4.1 系统架构研究与设计 | 第33-34页 |
| 4.1.1 系统架构研究 | 第33页 |
| 4.1.2 系统架构设计 | 第33-34页 |
| 4.2 异构数据聚合方案设计 | 第34-48页 |
| 4.2.1 方案描述 | 第34-35页 |
| 4.2.2 Hive数据仓库设计 | 第35-40页 |
| 4.2.3 ETL数据采集子系统设计 | 第40-48页 |
| 4.3 数据共享与应用方案设计 | 第48-66页 |
| 4.3.1 方案描述 | 第48-49页 |
| 4.3.2 数据预聚合子系统设计 | 第49-59页 |
| 4.3.3 数据可视化子系统设计 | 第59-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 系统测试 | 第67-86页 |
| 5.1 系统测试环境 | 第67-68页 |
| 5.2 Hadoop集群参数配置 | 第68-71页 |
| 5.3 系统功能测试 | 第71-80页 |
| 5.3.1 ETL数据采集子系统测试 | 第71-73页 |
| 5.3.2 数据预聚合子系统测试 | 第73-77页 |
| 5.3.3 数据可视化子系统测试 | 第77-80页 |
| 5.4 系统性能测试 | 第80-84页 |
| 5.4.1 Hadoop集群水平扩展能力测试 | 第80-81页 |
| 5.4.2 Hive数据仓库与数据预聚合子系统的查询性能测试 | 第81-82页 |
| 5.4.3 可视化子系统的并发访问压力测试 | 第82-84页 |
| 5.5 本章小结 | 第84-86页 |
| 第六章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 工作总结 | 第86-87页 |
| 6.2 工作展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-91页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 附件 | 第93页 |
