| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 可视化发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 云计算发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 数据可视化与云计算相关技术 | 第16-30页 |
| 2.1 可视化技术 | 第16-21页 |
| 2.1.1 可视化概念及分类 | 第16-17页 |
| 2.1.2 可视化基本流程及参考模型 | 第17-19页 |
| 2.1.3 基于地图的数据可视化 | 第19-21页 |
| 2.2 云计算 | 第21-29页 |
| 2.2.1 云计算概念及相关技术 | 第21-24页 |
| 2.2.2 Hadoop及其生态系统 | 第24-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于Hadoop朱衣河水质数据处理方法的设计与实现 | 第30-44页 |
| 3.1 系统总体架构设计 | 第30-32页 |
| 3.2 系统环境搭建 | 第32-36页 |
| 3.3 数据处理实现方法 | 第36-43页 |
| 3.3.1 数据库设计 | 第36-37页 |
| 3.3.2 数据导入方法 | 第37-41页 |
| 3.3.3 数据筛选方法 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于Google地图的朱衣河水质数据可视化实现 | 第44-54页 |
| 4.1 页面设计及前端框架 | 第44-46页 |
| 4.2 可视化设计与实现 | 第46-50页 |
| 4.2.1 Google地图的获取方法 | 第46-47页 |
| 4.2.2 热图可视化实现方法 | 第47-50页 |
| 4.3 离线地图制作 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 系统性能测试及分析 | 第54-61页 |
| 5.1 实验环境搭建 | 第54-55页 |
| 5.2 实验方法设计及实现 | 第55-58页 |
| 5.2.1 数据库设计 | 第55-56页 |
| 5.2.2 数据导入方法 | 第56-57页 |
| 5.2.3 数据筛选方法 | 第57-58页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第58-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
| 攻读硕士期间发表论文和参加科研情况说明 | 第68-69页 |