大数据迁移过程中数据完整性问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 大数据迁移风险研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 数据完整性检测方法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构和章节安排 | 第15-17页 |
| 2 相关理论基础 | 第17-28页 |
| 2.1 大数据迁移及其过程 | 第17-21页 |
| 2.2 故障树理论 | 第21-24页 |
| 2.2.1 故障树的概念和特点 | 第21-23页 |
| 2.2.2 故障树的定性分析与定量计算 | 第23-24页 |
| 2.2.3 故障树分析步骤 | 第24页 |
| 2.3 数据完整性检测理论 | 第24-28页 |
| 2.3.1 数据完整性检测方法 | 第24页 |
| 2.3.2 MD5算法描述 | 第24-26页 |
| 2.3.3 MD5算法的应用 | 第26-28页 |
| 3 基于故障树数据完整性风险分析 | 第28-39页 |
| 3.1 数据完整性概述 | 第28-31页 |
| 3.1.1 数据完整性 | 第28-29页 |
| 3.1.2 数据完整性遭破坏对数据迁移项目的影响 | 第29-31页 |
| 3.2 基于故障树理论风险分析过程 | 第31-34页 |
| 3.2.1 选择顶上事件及建造故障树 | 第31页 |
| 3.2.2 风险定性和定量分析 | 第31-33页 |
| 3.2.3 安全风险分析 | 第33-34页 |
| 3.3 数据完整性风险分析 | 第34-38页 |
| 3.3.1 “数据完整性遭破坏”故障树的建立 | 第34-35页 |
| 3.3.2 定性与定量分析 | 第35-38页 |
| 3.3.3 结果分析及评价 | 第38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于MD5的分组数据完整性检测与回溯 | 第39-48页 |
| 4.1 问题描述 | 第39-40页 |
| 4.2 数据完整性检测方案 | 第40-45页 |
| 4.2.1 检测方法功能分析 | 第40-41页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第41-42页 |
| 4.2.3 实验及结果分析 | 第42-45页 |
| 4.3 问题数据回溯方案 | 第45-47页 |
| 4.3.1 算法描述 | 第45-46页 |
| 4.3.2 实验结果测试 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 本论文方法在数据完整性检测系统中的应用 | 第48-54页 |
| 5.1 系统框架设计 | 第48-49页 |
| 5.2 系统实现及结果展示 | 第49-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
