基于大数据的数据挖掘引擎
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 背景 | 第8-9页 |
| 1.2 大数据及其价值 | 第9-10页 |
| 1.3 大数据挖掘的现状和挑战 | 第10-11页 |
| 1.4 本文研究内容和拟解决的问题 | 第11-12页 |
| 1.5 论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关理论基础和关键技术 | 第14-27页 |
| 2.1 大数据的相关技术和工具 | 第14-19页 |
| 2.1.1 大数据存储 | 第14-15页 |
| 2.1.2 流式数据源 | 第15-17页 |
| 2.1.3 MapReduce并行运算模型 | 第17-19页 |
| 2.2 数据挖掘的相关技术和工具 | 第19-25页 |
| 2.2.1 数据挖掘的主要算法 | 第19页 |
| 2.2.2 数据挖掘工具 | 第19-25页 |
| 2.3 集群管理 | 第25-26页 |
| 2.3.1 ZooKeeper | 第25页 |
| 2.3.2 Mesos | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于Spark的并行数据挖掘算法实现 | 第27-42页 |
| 3.1 Spark编程模型 | 第27-31页 |
| 3.2 Apriori算法并行化实现 | 第31-36页 |
| 3.3 PageRank算法的并行化实现 | 第36-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 系统整体设计和各模块设计 | 第42-60页 |
| 4.1 系统整体设计 | 第42-44页 |
| 4.1.1 系统设计目标 | 第42-43页 |
| 4.1.2 系统设计方案 | 第43-44页 |
| 4.2 系统各层次设计与实现 | 第44-59页 |
| 4.2.1 引擎层 | 第44-49页 |
| 4.2.2 中间层 | 第49-54页 |
| 4.2.3 用户层 | 第54-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 性能评估 | 第60-65页 |
| 5.1 实验环境和数据 | 第60-61页 |
| 5.2 实验过程 | 第61-62页 |
| 5.3 实验结论 | 第62-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-66页 |
| 6.1 论文总结 | 第65页 |
| 6.2 下一步工作 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间学术论文发表情况 | 第70页 |
