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 |