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基于Hadoop的海量车载物联网数据处理方法研究

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基于Hadoop的海量车载物联网数据处理方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-17页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.2.1 国内研究现状第10-11页
    1.2.2 国外研究现状第11-12页
    1.2.3 存在问题第12-13页
  1.3 本文的主要研究内容第13-14页
  1.4 论文结构第14-17页
第2章 Hadoop平台及相关技术研究第17-29页
  2.1 平台概述第17-18页
  2.2 Hadoop架构及核心组件分析第18-25页
    2.2.1 HDFS第19-23页
    2.2.2 MapReduce第23-25页
  2.3 数据管理组件分析第25-28页
    2.3.1 HBase数据库第25-26页
    2.3.2 Hive数据仓库第26-27页
    2.3.3 其他可集成数据管理组件第27-28页
  2.4 本章小结第28-29页
第3章 海量车载物联网数据存储方法设计第29-39页
  3.1 车载物联网数据及其规模分析第29-31页
    3.1.1 车载物联网数据第29-30页
    3.1.2 车载物联网数据规模分析第30-31页
  3.2 车载物联网数据结构设计第31-34页
  3.3 车载物联网数据存储设计第34-37页
    3.3.1 数据存储方式选择第34-35页
    3.3.2 存储数据库设计第35-37页
  3.4 本章小结第37-39页
第4章 海量车载物联网数据分析方法设计第39-55页
  4.1 基于Hive QL的数据统计第39-41页
    4.1.1 需求问题分析第39-40页
    4.1.2 Hive QL操作数据统计实现第40-41页
  4.2 MapReduce数据分析模型第41-53页
    4.2.1 需求问题分析第41-42页
    4.2.2 驾驶员行为分析数学建模第42-44页
    4.2.3 驾驶员行为分析模型实现第44-47页
    4.2.4 状态量关联规则挖掘及ECLAT算法第47-50页
    4.2.5 全状态频繁项集挖掘算法第50-52页
    4.2.6 全状态频繁项集挖掘模型实现第52-53页
  4.3 本章小结第53-55页
第5章 方案测试与结果分析第55-63页
  5.1 测试目的第55页
  5.2 测试平台概述第55-57页
    5.2.1 硬件环境第55-56页
    5.2.2 软件环境第56页
    5.2.3 平台搭建部署第56-57页
  5.3 测试内容及结果分析第57-62页
    5.3.1 HBase数据存储效率第58页
    5.3.2 Hive QL数据统计第58-60页
    5.3.3 驾驶员行为分析第60-61页
    5.3.4 关联规则挖掘第61-62页
  5.4 本章小结第62-63页
结论第63-65页
参考文献第65-67页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第67-69页
致谢第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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