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基于Spark的数据实时分析处理系统的设计与实现

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 研究的目的与意义第14-16页
    1.4 主要工作与研究第16-17页
    1.5 本文内容的组织结构第17-19页
第二章 相关知识背景与技术介绍第19-34页
    2.1 分布式计算第19页
    2.2 Spark大数据计算框架第19-29页
        2.2.1 RDD弹性伸缩分布式数据集第21-24页
        2.2.2 Spark集群模型第24-25页
        2.2.3 Spark任务调度第25-26页
        2.2.4 Spark生态系统介绍第26-29页
    2.3 数据存储层技术第29-30页
        2.3.1 分布式文件系统HDFS第29页
        2.3.2 基于内存的分布式存储系统Alluxio第29-30页
    2.4 Docker容器技术概述第30-31页
    2.5 Kubernetes容器编排技术概述第31-33页
        2.5.1 Kubernetes主要组件第31-32页
        2.5.2 Kubernetes总体架构第32-33页
    2.6 本章小节第33-34页
第三章 系统平台架构的分析与设计第34-41页
    3.1 系统需求分析和设计目标第34-35页
        3.1.1 功能性需求第34页
        3.1.2 非功能性需求第34-35页
    3.2 系统数据处理框架分析第35-39页
        3.2.1 MapReduce计算模型第36-37页
        3.2.2 Spark中改进mapReduce的地方第37-39页
    3.3 实时数据处理系统平台整体架构设计与实现第39-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第四章 新型ETL模块的分析与实现第41-57页
    4.1 模块总体设计与功能分析第41-45页
        4.1.1 传统ETL面临的问题第41-42页
        4.1.2 新型ETL模块的功能和特点第42-43页
        4.1.3 模块结构与工作原理第43-45页
    4.2 数据收发子模块设计与实现第45-52页
        4.2.1 Kafka第45-47页
        4.2.2 数据采集层第47-50页
        4.2.3 数据输出层第50-52页
    4.3 转换子模块的设计与实现第52-56页
        4.3.1 数据格式转换第52-53页
        4.3.2 数据去重和字段融合第53-54页
        4.3.3 数据源融合第54-56页
    4.4 本章小结第56-57页
第五章 实时处理模块的分析与实现第57-73页
    5.1 模块总体设计与功能分析第57-59页
        5.1.1 实时处理模块的功能和特点第57-58页
        5.1.2 模块结构与工作原理第58-59页
    5.2 实时处理模块的分析与实现第59-68页
        5.2.1 DataFrame结构化数据第59-61页
        5.2.2 实时流转换无限表模型第61页
        5.2.3 实时流处理方法第61-63页
        5.2.4 滑动窗口实时流处理方法第63-67页
        5.2.5 实时决策第67-68页
    5.3 系统优化第68-72页
        5.3.1 数据倾斜第68-71页
        5.3.2 Spark与Redis结合第71-72页
    5.4 本章小结第72-73页
第六章 系统实验与应用第73-83页
    6.1 实验平台和参数配置第73-75页
    6.2 测试数据源第75-76页
    6.3 实验测试第76-80页
        6.3.1 功能测试第76-79页
        6.3.2 性能测试第79-80页
    6.4 基于Spark的实时广告点击预测应用第80-82页
    6.5 实验总结第82-83页
第七章 全文工作总结与展望第83-85页
    7.1 工作总结第83-84页
    7.2 展望第84-85页
致谢第85-86页
参考文献第86-90页
攻读硕士学位期间取得的成果第90页

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