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基于Hadoop平台的Hbase数据存储在快递行业的适用性研究

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基于Hadoop平台的Hbase数据存储在快递行业的适用性研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-16页
  1.1 选题背景第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.2.1 国外研究现状第10-11页
    1.2.2 国内研究现状第11-13页
  1.3 本文关键技术及主要研究内容、主要创新点第13-16页
    1.3.1 关键技术第13页
    1.3.2 本论文主要研究内容及主要创新点第13-16页
第二章 大数据环境下快递行业数据存储第16-23页
  2.1 大数据环境下快递行业数据特点第16-18页
    2.1.1 大数据环境对快递行业影响第16页
    2.1.2 大数据环境下快递行业数据特点第16-18页
  2.2 快递信息的存储索引研究第18页
    2.2.1 结构化快递信息存储索引第18页
    2.2.2 非结构化快递信息存储索引第18页
  2.3 快递数据存储问题第18-19页
  2.4 Hbase数据库与传统数据库特点比较第19-21页
    2.4.1 Hbase数据库概述第19-20页
    2.4.2 Hbase数据库与传统数据库特性对比第20-21页
  2.5 Hbase数据库存储快递信息的适用性研究第21-22页
  2.6 本章小结第22-23页
第三章 MapReduce在快递行业的适用性研究第23-34页
  3.1 Hadoop发展研究第23-25页
    3.1.1 Hadoop平台概述第23页
    3.1.2 Hadoop平台特性第23-25页
  3.2 Hadoop平台的搭建研究第25-26页
    3.2.1 Hadoop平台运行环境搭建第25-26页
    3.2.2 Hadoop伪分布式集群搭建第26页
  3.3 Hadoop集群搭建常见问题及解决办法第26-28页
    3.3.1 环境错误问题及解决办法第26-27页
    3.3.2 Hadoop进程错误问题及解决办法第27-28页
  3.4 MapReduce组件工作原理第28-30页
    3.4.1 MapReduce框架第28-29页
    3.4.2 MapReduce工作原理第29-30页
  3.5 MapReduce数据处理模型在快递行业的适用性第30-32页
  3.6 MapReduce任务调度在快递行业的适用性第32-33页
  3.7 本章小结第33-34页
第四章 Hbase数据库在快递行业的适用性研究第34-47页
  4.1 HDFS组件数据写入工作原理第34-37页
    4.1.1 HDFS体系架构第34-35页
    4.1.2 DataNode节点网络拓扑图第35-36页
    4.1.3 HDFS数据写入原理第36-37页
  4.2 HDFS组件数据读取工作原理第37-39页
  4.3 Hbase数据模型第39-40页
    4.3.1 Hbase数据模型特点第39页
    4.3.2 Hbase数据模型索引元素第39-40页
  4.4 Hbase视图第40-42页
    4.4.1 Hbase数据模型逻辑视图第40-41页
    4.4.2 Hbase数据模型物理视图第41-42页
  4.5 Hbase数据库存储数据原理第42-43页
  4.6 Hbase数据库读取数据原理第43-44页
  4.7 Hbase数据模型在快递行业的适用性第44-45页
  4.8 Hbase数据库分布性质在快递行业的适用性第45-46页
  4.9 本章小结第46-47页
第五章 Hadoop平台搭建及Hbase数据存储实验第47-61页
  5.1 实验背景第47-48页
    5.1.1 S公司背景介绍第47页
    5.1.2 实验数据来源第47-48页
  5.2 Hadoop平台搭建实验第48-53页
    5.2.1 Hadoop平台运行环境搭建第48-50页
    5.2.2 Hadoop集群搭建第50-53页
  5.3 Hbase存储实验第53-56页
  5.4 MapReduce数据统计实验第56-60页
    5.4.1 MapReduce数据统计实验概述第56页
    5.4.2 MapReduce数据统计实验第56-60页
  5.5 本章小结第60-61页
结论与展望第61-63页
结论第61页
展望第61-63页
参考文献第63-66页
附录第66-70页
附录 1第66-67页
附录 2第67-70页
攻读学位期间取得的研究成果第70-71页
致谢第71页

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