基于hadoop的网站用户行为分析系统设计与实现
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
第一章 绪论 | 第11-17页 |
·研究背景与意义 | 第11-12页 |
·本课题的研究进展 | 第12-14页 |
·OLTP与OLAP | 第12-13页 |
·OLAP与广义的数据分析 | 第13-14页 |
·本文主要研究内容 | 第14-17页 |
第二章 系统相关技术分析 | 第17-35页 |
·Hadoop核心技术分析 | 第17-20页 |
·分布式数据存储技术 | 第17-19页 |
·分布式数据计算技术 | 第19-20页 |
·资源调度与任务管理 | 第20页 |
·基于Hadoop的数据收集技术 | 第20-23页 |
·数据收集的方法与策略 | 第20-21页 |
·分布式的收集策略 | 第21-22页 |
·流式数据分发策略 | 第22-23页 |
·基于Hadoop的数据仓库技术 | 第23-30页 |
·数据仓库的意义和特点 | 第23-25页 |
·数据清洗技术分析 | 第25-27页 |
·数据仓库构建技术分析 | 第27-30页 |
·数据可视化相关技术 | 第30-33页 |
·可视化的意义 | 第30页 |
·数据预载可视化技术 | 第30-32页 |
·数据动态可视化技术 | 第32-33页 |
·本章小结 | 第33-35页 |
第三章 网站用户的行为分析 | 第35-45页 |
·用户行为分析意义 | 第35-36页 |
·网站用户行为的特点 | 第35-36页 |
·行为分析的目的 | 第36页 |
·网站用户行为构成与分类 | 第36-39页 |
·网站用户行为的构成 | 第36-37页 |
·用户浏览型行为分析 | 第37-38页 |
·用户业务型行为分析 | 第38-39页 |
·用户行为分析方法 | 第39-43页 |
·通过用户行为细分用户 | 第40-42页 |
·通过用户行为进行用户画像 | 第42-43页 |
·本章小结 | 第43-45页 |
第四章 网站用户行为分析系统设计与实现 | 第45-79页 |
·行为分析系统需求分析 | 第45-47页 |
·系统介绍及功能需求 | 第45页 |
·数据收集和存储功能需求 | 第45-46页 |
·数据计算功能需求 | 第46-47页 |
·数据可视化功能需求 | 第47页 |
·系统架构设计 | 第47-54页 |
·系统整体架构设计 | 第47-48页 |
·数据采集功能设计 | 第48-52页 |
·数据存储功能设计 | 第52-53页 |
·数据可视化功能设计 | 第53-54页 |
·数据仓库架构设计 | 第54-60页 |
·用户主题仓库的设计与建设 | 第54-56页 |
·问题主题仓库的设计与建设 | 第56-57页 |
·回答主题仓库的设计与建设 | 第57-58页 |
·访问主题仓库的设计与建设 | 第58-60页 |
·系统架构的实现与部署 | 第60-77页 |
·对HDFS的配置和优化 | 第60-61页 |
·对Hive的配置和优化 | 第61-63页 |
·Impala和Hive的互相搭配 | 第63-65页 |
·针对Spark的修改和优化 | 第65-67页 |
·通过YARN管理计算资源的分配 | 第67-70页 |
·对数据仓库中数据的预处理 | 第70-73页 |
·可视化图表生成服务实现与部署 | 第73-77页 |
·系统部署环境 | 第77-78页 |
·本章小结 | 第78-79页 |
第五章 系统的实际应用及评估 | 第79-93页 |
·系统运行环境 | 第79-83页 |
·硬件环境 | 第79-81页 |
·软件环境 | 第81-83页 |
·部署实施 | 第83-88页 |
·数据收集与存储的部署 | 第83-85页 |
·数据仓库的构建 | 第85-86页 |
·计算工具的集成 | 第86-87页 |
·可视化服务的部署与设置 | 第87-88页 |
·效果评估 | 第88-92页 |
·数据收集的效果评估 | 第88-89页 |
·计算能力的效果评估 | 第89页 |
·数据可视化的效果评估 | 第89-92页 |
·本章小结 | 第92-93页 |
第六章 结论与展望 | 第93-95页 |
·论文工作总结 | 第93页 |
·未来工作展望 | 第93-95页 |
参考文献 | 第95-99页 |
致谢 | 第99-101页 |
个人简历、在学期间发表的论文与研究成果 | 第101页 |