| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9页 |
| 1.4 本文的研究工作 | 第9-10页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 应用系统架构的分析与总体设计 | 第12-19页 |
| 2.1 大数据应用系统需求分析 | 第12-13页 |
| 2.2 HDFS体系结构 | 第13-14页 |
| 2.3 MapReduce编程模型 | 第14-15页 |
| 2.4 HBase体系结构 | 第15-16页 |
| 2.5 Zookeeper | 第16-17页 |
| 2.6 Mahout | 第17页 |
| 2.7 大数据应用系统架构 | 第17-18页 |
| 2.8 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 平台层的设计与性能优化 | 第19-22页 |
| 3.1 平台层物理架构 | 第19页 |
| 3.2 集群节点配置 | 第19-20页 |
| 3.2.1 Hadoop Master | 第19-20页 |
| 3.2.2 HBase Master | 第20页 |
| 3.2.3 Hadoop DataNode、HBase RegionServer | 第20页 |
| 3.3 平台层对数据层性能的影响分析 | 第20-21页 |
| 3.4 对平台层的优化 | 第21页 |
| 3.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第四章 数据层关键技术的研究与优化 | 第22-29页 |
| 4.1 配置参数的优化 | 第22-23页 |
| 4.2 HBase宽表模型研究 | 第23-26页 |
| 4.2.1 关系数据库与NoSql数据库 | 第24页 |
| 4.2.2 表设计与注意点 | 第24-26页 |
| 4.3 HBase性能测试 | 第26页 |
| 4.4 对HBase的优化 | 第26-28页 |
| 4.4.1 随机读取密集类型优化 | 第26-27页 |
| 4.4.2 顺序读取密集类型优化 | 第27-28页 |
| 4.4.3 写入密集类型优化 | 第28页 |
| 4.4.4 混合类型优化 | 第28页 |
| 4.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第五章 业务逻辑层关键技术的分析与研究 | 第29-48页 |
| 5.1 MapReduce编程模式的研究与总结 | 第29-38页 |
| 5.1.1 概括性模式 | 第29-32页 |
| 5.1.2 过滤器模式 | 第32-34页 |
| 5.1.3 数据组织模式 | 第34-38页 |
| 5.2 Mahout 介绍 | 第38-42页 |
| 5.3 Mahout实例分析 | 第42-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 应用层实例一品牌价值模型的研究与实现 | 第48-68页 |
| 6.1 模型背景 | 第48-51页 |
| 6.2 品牌价值模型系统架构分析 | 第51页 |
| 6.3 品牌价值模型的设计与实现 | 第51-58页 |
| 6.4 模型源代码简介 | 第58-62页 |
| 6.5 实验结果与分析 | 第62-66页 |
| 6.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 第七章 总结 | 第68-70页 |
| 7.1 论文工作内容总结 | 第68页 |
| 7.2 问题与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第73页 |