大数据在摄影测量与遥感领域的应用
摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4页 |
一、绪论 | 第6-9页 |
1.1 遥感行业的发展历史 | 第6-7页 |
1.2 遥感影像数据存储、管理技术的发展现状 | 第7页 |
1.3 本文的研究背景 | 第7页 |
1.4 主要工作 | 第7-8页 |
1.5 本文主要内容 | 第8页 |
1.6 本章小结 | 第8-9页 |
二、平台核心HADOOP相关技术介绍 | 第9-14页 |
2.1 HADOOP简介 | 第9页 |
2.2 HDFS分布式文件平台 | 第9-12页 |
2.2.1 HDFS读文件流程 | 第10-11页 |
2.2.2 HDFS写文件流程 | 第11-12页 |
2.3 MapReduce分布式计算模型 | 第12-13页 |
2.4 本章小结 | 第13-14页 |
三、平台功能设计与实现 | 第14-24页 |
3.1 企业对遥感影像存储、管理技术的需求 | 第14页 |
3.2 平台硬件配置 | 第14页 |
3.3 平台整体结构 | 第14-15页 |
3.4 平台文件存储、管理功能实现方案 | 第15-17页 |
3.5 平台图形界面化的数据管理功能实现方案 | 第17-20页 |
3.6 平台集群的监控功能实现方案 | 第20-21页 |
3.7 平台的日志备份功能实现方案 | 第21-22页 |
3.8 平台容量扩展的实现方案 | 第22页 |
3.9 本章小结 | 第22-24页 |
四、平台性能测试 | 第24-31页 |
4.1 平台文件传输性能的测试 | 第24-26页 |
4.1.1 文件上传性能测试 | 第24-25页 |
4.1.2 文件下载性能测试 | 第25-26页 |
4.2 平台可扩展性的验证 | 第26-28页 |
4.3 平台日志结果分析 | 第28-30页 |
4.4 本章小结 | 第30-31页 |
五、总结和展望 | 第31-32页 |
5.1 总结 | 第31页 |
5.2 展望 | 第31-32页 |
参考文献 | 第32-34页 |
致谢 | 第34-35页 |