| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1、绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要工作和结构安排 | 第12-13页 |
| 2、相关技术研究 | 第13-21页 |
| 2.1 Hadoop | 第13-15页 |
| 2.1.1 Hadoop项目简介 | 第13-14页 |
| 2.1.2 Hadoop分布式文件系统 | 第14-15页 |
| 2.2 近红外光谱技术及其数据 | 第15-16页 |
| 2.2.1 近红外光谱技术 | 第15页 |
| 2.2.2 近红外光谱数据特点 | 第15-16页 |
| 2.3 关键波段集模型 | 第16-18页 |
| 2.4 LZO压缩技术 | 第18-19页 |
| 2.4.1 LZO压缩算法简介 | 第18页 |
| 2.4.2 LZO算法原理 | 第18-19页 |
| 2.5 本章总结 | 第19-21页 |
| 3、Hadoop下近红外光谱数据安全研究 | 第21-31页 |
| 3.1 HDFS数据存储 | 第21-23页 |
| 3.1.1 数据的冗余存储 | 第21-22页 |
| 3.1.2 错误恢复 | 第22页 |
| 3.1.3 数据存储平衡 | 第22页 |
| 3.1.4 数据完整性检查 | 第22-23页 |
| 3.1.5 Secondary NameNode的元数据备份 | 第23页 |
| 3.2 Hadoop的访问控制 | 第23-25页 |
| 3.3 Hadoop RPC安全验证 | 第25页 |
| 3.4 Hadoop框架下近红外光谱大数据安全策略 | 第25-30页 |
| 3.4.1 Hadoop云端数据加密存储策略 | 第26-27页 |
| 3.4.2 Hadoop下光谱数据小文件处理策略 | 第27-28页 |
| 3.4.3 数据客户端管理策略 | 第28-29页 |
| 3.4.4 近红外光谱数据压缩策略 | 第29-30页 |
| 3.5 本章总结 | 第30-31页 |
| 4、Hadoop架构下近红外光谱大数据安全机制设计 | 第31-43页 |
| 4.1 总体设计 | 第31-33页 |
| 4.2 详细设计 | 第33-42页 |
| 4.2.1 用户数据集设计 | 第33-35页 |
| 4.2.2 关键波段集检测算法 | 第35-39页 |
| 4.2.3 检测算法性能分析 | 第39-40页 |
| 4.2.4 数据加密与压缩设计 | 第40-41页 |
| 4.2.5 数据解密设计 | 第41-42页 |
| 4.3 本章总结 | 第42-43页 |
| 5、Hadoop框架下近红外光谱大数据安全机制实现 | 第43-49页 |
| 5.1 测试环境 | 第43-44页 |
| 5.2 主要功能代码 | 第44-45页 |
| 5.2.1 关键波段集检测代码 | 第44-45页 |
| 5.2.2 关键波段集加密代码 | 第45页 |
| 5.3 应用界面展示 | 第45-48页 |
| 5.3.1 客户端登陆 | 第45-46页 |
| 5.3.2 光谱数据上传 | 第46-47页 |
| 5.3.3 权限查询管理 | 第47-48页 |
| 5.4 本章总结 | 第48-49页 |
| 6、总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 论文总结 | 第49页 |
| 6.2 论文展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果和参加的主要科研项目 | 第56-57页 |
