| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-19页 |
| 第2章 相关技术 | 第19-31页 |
| 2.1 Hadoop介绍 | 第19-26页 |
| 2.1.1 Hadoop基本架构 | 第19-21页 |
| 2.1.2 分布式文件系统(HDFS) | 第21-24页 |
| 2.1.3 MapReduce模型 | 第24-26页 |
| 2.2 基于MapReduce的join算法 | 第26-28页 |
| 2.3 Top-k join算法 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于平衡分区的top-k join查询处理方法 | 第31-43页 |
| 3.1 问题描述 | 第31页 |
| 3.2 基于平衡分区的top-k join | 第31-41页 |
| 3.2.1 map阶段的平衡分区 | 第32-35页 |
| 3.2.2 reduce阶段的top-k join处理 | 第35-40页 |
| 3.2.3 Top-k join结果的获取 | 第40-41页 |
| 3.3 算法分析 | 第41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于偏好的top-k join查询处理方法 | 第43-53页 |
| 4.1 问题描述及定义 | 第43-45页 |
| 4.1.1 偏好 | 第43页 |
| 4.1.2 网格分区 | 第43-44页 |
| 4.1.3 虚拟最小点 | 第44-45页 |
| 4.2 预备知识 | 第45-46页 |
| 4.2.1 分区支配定理 | 第45页 |
| 4.2.2 点支配定理 | 第45-46页 |
| 4.2.3 虚拟最小点定理 | 第46页 |
| 4.3 基于偏好的top-k join | 第46-51页 |
| 4.3.1 分区间过滤 | 第46-49页 |
| 4.3.2 数据元组间过滤 | 第49-51页 |
| 4.3.3 算法分析 | 第51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 实验与分析 | 第53-63页 |
| 5.1 实验环境与设计 | 第53-55页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第53-54页 |
| 5.1.2 实验数据 | 第54-55页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第55-62页 |
| 5.2.1 基于平衡分区的top-k join查询 | 第55-59页 |
| 5.2.2 基于偏好的top-k join查询 | 第59-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第69页 |
