| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 现实背景 | 第10-11页 |
| 1.3 并行处理概述 | 第11-13页 |
| 1.4 数据库技术发展概述 | 第13-15页 |
| 1.5 研究内容及目标 | 第15页 |
| 1.6 论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 海量数据分析处理方法 | 第17-34页 |
| 2.1 概述 | 第17页 |
| 2.2 方法一:MAPREDUCE | 第17-25页 |
| 2.2.1 出现的背景 | 第17-18页 |
| 2.2.2 主要思路 | 第18页 |
| 2.2.3 简单示例 | 第18-19页 |
| 2.2.4 模式执行过程 | 第19-21页 |
| 2.2.5 基于MapReduce 实现的hadoop 项目 | 第21-22页 |
| 2.2.6 HDFS 分布式文件系统 | 第22-25页 |
| 2.3 方法二:并行数据库 | 第25-29页 |
| 2.3.1 并行数据库的发展 | 第25页 |
| 2.3.2 并行数据库的目标 | 第25-26页 |
| 2.3.3 并行数据库的体系架构 | 第26-28页 |
| 2.3.4 并行查询 | 第28-29页 |
| 2.4 两种方法的比较 | 第29-33页 |
| 2.4.1 模式支持 | 第29-30页 |
| 2.4.2 索引 | 第30页 |
| 2.4.3 编程模式 | 第30-31页 |
| 2.4.4 数据分布 | 第31-32页 |
| 2.4.5 执行策略 | 第32页 |
| 2.4.6 灵活性 | 第32-33页 |
| 2.4.7 容错性 | 第33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 海量数据处理方法概要设计 | 第34-46页 |
| 3.1 设计原则 | 第34-36页 |
| 3.1.1 多种数据格式支持原则 | 第34页 |
| 3.1.2 数据高速加载原则 | 第34-35页 |
| 3.1.3 数据接口通用原则 | 第35页 |
| 3.1.4 数据处理高效原则 | 第35-36页 |
| 3.2 MAPREDUCE 和SQL 的结合 | 第36-40页 |
| 3.2.1 结合思路 | 第36-37页 |
| 3.2.2 方法一：Mapreduce 引擎增加SQL 层 | 第37页 |
| 3.2.3 方法二：Mapreduce 调用SQL 语句 | 第37-38页 |
| 3.2.4 方法三：SQL 语句调用Mapreduce | 第38-39页 |
| 3.2.5 结合思路总结 | 第39-40页 |
| 3.3 处理平台的设计 | 第40-45页 |
| 3.3.1 整体架构 | 第40-41页 |
| 3.3.2 M-SQL 的设计 | 第41-43页 |
| 3.3.3 数据分布策略 | 第43-44页 |
| 3.3.4 分支存储的镜像处理 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 测试实验 | 第46-58页 |
| 4.1 GREENPLUM 介绍 | 第46-47页 |
| 4.2 测试环境说明 | 第47-50页 |
| 4.2.1 测试环境架构 | 第47页 |
| 4.2.2 测试环境配置说明 | 第47-48页 |
| 4.2.3 测试网络环境 | 第48-49页 |
| 4.2.4 测试范围 | 第49-50页 |
| 4.2.5 测试流程 | 第50页 |
| 4.3 测试过程及结果 | 第50-56页 |
| 4.3.1 大批量数据文件装载测试 | 第50-52页 |
| 4.3.2 统计分析测试 | 第52-54页 |
| 4.3.3 节点镜像测试 | 第54-55页 |
| 4.3.4 数据备份恢复测试 | 第55页 |
| 4.3.5 标准SQL 支持及存储过程支持 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 5.1 本文总结 | 第58页 |
| 5.2 研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第62-64页 |
