| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 智能电表云服务系统研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 云计算Hadoop平台研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第19页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 云平台Hadoop的相关技术 | 第21-30页 |
| 2.1 Hadoop平台开源软件 | 第21-22页 |
| 2.2 HDFS概述 | 第22-24页 |
| 2.2.1 HDFS主要特点 | 第22-23页 |
| 2.2.2 HDFS体系结构 | 第23-24页 |
| 2.3 HBase数据库 | 第24-27页 |
| 2.3.1 HBase主要特点 | 第25页 |
| 2.3.2 HBase系统架构 | 第25-27页 |
| 2.4 Map Reduce编程模型 | 第27-29页 |
| 2.4.1 设计目标 | 第27页 |
| 2.4.2 程序运行流程 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于Hadoop的智能电表云服务系统架构设计 | 第30-34页 |
| 3.1 系统的需求分析 | 第30-31页 |
| 3.1.1 功能需求 | 第30-31页 |
| 3.1.2 性能需求 | 第31页 |
| 3.2 系统的总体结构 | 第31-32页 |
| 3.3 系统关键支撑技术 | 第32-33页 |
| 3.3.1 电表数据主动上报 | 第32-33页 |
| 3.3.2 海量数据存储管理 | 第33页 |
| 3.3.3 并行编程模型技术 | 第33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于Hadoop的智能电表云服务系统详细设计 | 第34-57页 |
| 4.1 云服务数据采集层设计 | 第34-39页 |
| 4.1.1 数据采集模块设计 | 第34-37页 |
| 4.1.2 数据上报方案设计 | 第37-39页 |
| 4.2 云服务数据存储层设计 | 第39-46页 |
| 4.2.1 HBase存储动态时序数据 | 第39-41页 |
| 4.2.2 传统数据库存储静态数据 | 第41-43页 |
| 4.2.3 HDFS存储日志文件信息 | 第43-44页 |
| 4.2.4 Hadoop与传统数据库协作 | 第44-46页 |
| 4.3 云服务系统应用层设计 | 第46-56页 |
| 4.3.1 基于Map Reduce | 第46-50页 |
| 4.3.2 智能电表云服务系统后台设计要求 | 第50-51页 |
| 4.3.3 智能电表云服务主要功能模块设计 | 第51-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于Hadoop的智能电表云服务系统测试 | 第57-75页 |
| 5.1 Hadoop集群搭建 | 第57-64页 |
| 5.1.1 Hadoop工具准备 | 第57-58页 |
| 5.1.2 Hadoop安装及配置 | 第58-62页 |
| 5.1.3 HBase安装及配置 | 第62-64页 |
| 5.2 系统运行效果图 | 第64-69页 |
| 5.2.1 Hadoop集群运行效果 | 第64-66页 |
| 5.2.2 智能电表云服务实现效果 | 第66-69页 |
| 5.3 云服务系统测试 | 第69-73页 |
| 5.3.1 并行写入性能对比测试 | 第69-70页 |
| 5.3.2 数据访问性能对比测试 | 第70页 |
| 5.3.3 系统云服务模块整合测试 | 第70-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-75页 |
| 结论与展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81页 |