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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

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