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基于Hadoop海量日志文件的网站并发性能分析

摘要第4-5页
Abstract第5页
专用术语注释表第8-9页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究意义第10页
    1.2 课题的国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 大数据第10-11页
        1.2.2 云计算平台体系第11-13页
        1.2.3 Hadoop 平台第13-14页
    1.3 论文研究的主要内容第14-15页
    1.4 论文结构第15-16页
第二章 海量数据相关技术第16-27页
    2.1 分布式系统关键技术第16-21页
        2.1.1 分布式计算第16-17页
        2.1.2 分布式文件系统第17-19页
        2.1.3 分布式存储系统第19-21页
    2.2 海量数据处理模型第21-26页
        2.2.1 Google File System第22-23页
        2.2.2 IBM Blue Cloud第23页
        2.2.3 Amazon Web Services第23-24页
        2.2.4 Memcached第24-25页
        2.2.5 Hadoop of Apache第25-26页
    2.3 本章小结第26-27页
第三章 Hadoop 平台的设计架构第27-38页
    3.1 Hadoop 平台的构造模块第27-29页
        3.1.1 NameNode第28页
        3.1.2 DataNode第28页
        3.1.3 Secondary NameNode第28页
        3.1.4 JobTracker第28-29页
        3.1.5 TaskTracker第29页
    3.2 Hadoop 的分布式文件系统 HDFS第29-32页
        3.2.1 体系结构第29-30页
        3.2.2 设计前提及目标第30-31页
        3.2.3 可靠性措施第31-32页
    3.3 MapReduce 并行编程模型第32-37页
        3.3.1 Map 阶段第33-34页
        3.3.2 Shuffle 阶段第34-37页
        3.3.3 Reduce 阶段第37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 基于 Hadoop 海量日志文件处理的设计第38-51页
    4.1 海量日志文件处理的需求目标第38-41页
        4.1.1 网站分析指标第38-39页
        4.1.2 网站并发问题描述第39-40页
        4.1.3 日志格式分析第40页
        4.1.4 日志处理具体需求第40-41页
    4.2 程序设计思想第41-47页
        4.2.1 设计流程图第41-43页
        4.2.2 流程分析第43-45页
        4.2.3 调度机制第45-46页
        4.2.4 容错机制第46-47页
    4.3 程序详细设计第47-50页
        4.3.1 格式解析第47-48页
        4.3.2 时间汇总第48-49页
        4.3.3 平均时间排序第49-50页
    4.4 本章小结第50-51页
第五章 实验测试与数据分析第51-63页
    5.1 实验环境需求第51-52页
        5.1.1 硬件环境第51-52页
        5.1.2 软件环境第52页
    5.2 实验集群配置第52-56页
        5.2.1 SSH 无口令验证配置第52-53页
        5.2.2 伪分布模式配置第53-55页
        5.2.3 全分布模式配置第55-56页
    5.3 实验结果与分析第56-62页
        5.3.1 传统处理方法与本次设计对比分析第56-57页
        5.3.2 不同数据节点测试结果分析第57-60页
        5.3.3 算法健壮性实验分析第60-61页
        5.3.4 网站并发性能分析第61-62页
    5.4 本章小结第62-63页
第六章 总结与展望第63-65页
    6.1 研究总结第63-64页
    6.2 未来的研究展望第64-65页
参考文献第65-67页
附录 攻读硕士学位期间撰写的论文第67-68页
致谢第68页

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