| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 背景与挑战 | 第9-10页 |
| 1.1.1 大数据查询背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 大数据查询发展面临的主要挑战 | 第10页 |
| 1.2 课题的研究现状及意义 | 第10-12页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 课题创新点和研究意义 | 第12页 |
| 1.3 论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 平台系统及相关技术介绍 | 第14-25页 |
| 2.1 平台系统体系结构 | 第14-19页 |
| 2.1.1 Nginx架构 | 第14-15页 |
| 2.1.2 Memcached架构 | 第15-16页 |
| 2.1.3 Impala体系结构 | 第16-19页 |
| 2.2 Hadoop平台概述 | 第19-24页 |
| 2.2.1 Hadoop生态系统 | 第19-20页 |
| 2.2.2 Hadoop的基本架构 | 第20-23页 |
| 2.2.3 分布式文件系统HDFS | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 查询合并及热点数据的预取机制在系统中的实现 | 第25-49页 |
| 3.1 SQL-Combines算法详细描述 | 第25-32页 |
| 3.1.1 多队列合并机制 | 第25-29页 |
| 3.1.2 多线程并发处理机制 | 第29-32页 |
| 3.2 热点数据预取机制 | 第32-48页 |
| 3.2.1 local memcached的缓存使用 | 第33-34页 |
| 3.2.2 预取机制在local memcached中的实现 | 第34-41页 |
| 3.2.3 预取机制综合比较 | 第41-48页 |
| 3.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 实验结果分析 | 第49-66页 |
| 4.1 实验平台 | 第49-56页 |
| 4.1.1 实验环境 | 第49-50页 |
| 4.1.2 相关安装部署 | 第50-53页 |
| 4.1.3 数据集与测试用例 | 第53-56页 |
| 4.2 实验结果及性能分析 | 第56-64页 |
| 4.3 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-69页 |
| 5.1 全文总结 | 第66-67页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第73页 |
