分布式流处理关键技术研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 数据流挖掘算法 | 第11页 |
| 1.2.2 分布式数据流处理平台 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第15-27页 |
| 2.1 数据流介绍 | 第15-19页 |
| 2.1.1 数据流特点 | 第15页 |
| 2.1.2 数据流挖掘面临的挑战 | 第15-16页 |
| 2.1.3 数据流挖掘常用技术 | 第16-19页 |
| 2.2 数据流上的聚类算法 | 第19-21页 |
| 2.3 数据流上的频繁项集挖掘算法 | 第21-23页 |
| 2.4 Spark Streaming简介 | 第23-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 DenStream算法并行化研究 | 第27-47页 |
| 3.1 DenStream算法简介 | 第27-33页 |
| 3.1.1 算法简介 | 第27-32页 |
| 3.1.2 算法吞吐量测试 | 第32-33页 |
| 3.2 一种并行化的DenStream算法 | 第33-42页 |
| 3.2.1 基本概念与前提条件 | 第33-34页 |
| 3.2.2 算法流程 | 第34-40页 |
| 3.2.3 并行化的副作用 | 第40-42页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第42-46页 |
| 3.3.1 实验环境 | 第42页 |
| 3.3.2 实验数据 | 第42页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第42-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 FP-Stream算法的并行化改进 | 第47-72页 |
| 4.1 FP-Stream算法简介 | 第47-56页 |
| 4.1.1 算法简介 | 第47-55页 |
| 4.1.2 算法吞吐量测试 | 第55-56页 |
| 4.2 一种并行化的FP-Stream算法 | 第56-67页 |
| 4.2.1 算法流程 | 第56-64页 |
| 4.2.1.1 初始化 | 第56页 |
| 4.2.1.2 FP-Stream结构更新 | 第56-64页 |
| 4.2.2 技术细节 | 第64-67页 |
| 4.3 实验及结果分析 | 第67-71页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第67页 |
| 4.3.2 实验数据 | 第67页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第67-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 分布式流处理平台设计与实现 | 第72-84页 |
| 5.1 平台简介 | 第72页 |
| 5.2 平台设计 | 第72-73页 |
| 5.3 平台实现 | 第73-80页 |
| 5.3.1 数据采集模块 | 第73-75页 |
| 5.3.2 传输模块 | 第75-76页 |
| 5.3.3 计算模块 | 第76-78页 |
| 5.3.4 数据存储 | 第78-79页 |
| 5.3.5 展示模块 | 第79-80页 |
| 5.3.6 任务监控模块 | 第80页 |
| 5.4 平台展示 | 第80-83页 |
| 5.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 6.1 总结 | 第84-85页 |
| 6.2 展望 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-90页 |
