基于Storm的实时热点商品分析系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-13页 |
| 第2章 相关技术分析 | 第13-20页 |
| 2.1 实时计算框架Storm | 第13-15页 |
| 2.1.1 Storm集群组件 | 第13-14页 |
| 2.1.2 Storm运行机制 | 第14-15页 |
| 2.2 分布式协调工具Zookeeper | 第15-16页 |
| 2.3 分布式日志收集工具Flume | 第16-17页 |
| 2.4 发布订阅系统Kafka | 第17-18页 |
| 2.5 数据库MySQL和Redis | 第18-19页 |
| 2.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于多维排序的热点商品排序算法 | 第20-27页 |
| 3.1 用户行为特征选择 | 第20-21页 |
| 3.2 基于多维排序的热点商品排序算法 | 第21-24页 |
| 3.2.1 多属性的权重确定 | 第22页 |
| 3.2.2 多维排序算法 | 第22-23页 |
| 3.2.3 热点商品综合排序算法 | 第23页 |
| 3.2.4 算法示例 | 第23-24页 |
| 3.3 实验结果 | 第24-27页 |
| 3.3.1 评价指标 | 第24-25页 |
| 3.3.2 测试方案 | 第25页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第25-27页 |
| 第4章 系统分析与设计 | 第27-34页 |
| 4.1 系统功能需求分析 | 第27-28页 |
| 4.2 系统总体架构设计 | 第28-29页 |
| 4.3 系统功能模块设计 | 第29-32页 |
| 4.4 系统数据库设计 | 第32-33页 |
| 4.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 系统实现与测试 | 第34-45页 |
| 5.1 日志采集模块 | 第34-36页 |
| 5.2 实时计算模块 | 第36-40页 |
| 5.3 热点实时推送模块 | 第40-41页 |
| 5.4 系统测试 | 第41-44页 |
| 5.4.1 安装环境 | 第41-42页 |
| 5.4.2 功能测试 | 第42-43页 |
| 5.4.3 性能测试 | 第43-44页 |
| 5.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第6章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第45页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士学位期间获得软件著作权及参与项目 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
