云环境中交通流数据的索引技术及研究

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云环境中交通流数据的索引技术及研究

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云环境中交通流数据的索引技术及研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-11页
缩略词	第11-12页
第一章绪论	第12-19页
1.1 研究背景	第12-16页
1.2 选题依据和意义	第16页
1.3 本文的主要工作	第16-17页
1.4 本文的组织结构	第17-19页
第二章云环境流数据索引技术相关工作	第19-28页
2.1 大数据流式处理框架	第19-22页
2.1.1 Spark Streaming系统	第19-20页
2.1.2 Strom系统	第20-21页
2.1.3 S4系统	第21-22页
2.1.4 HStreaming系统	第22页
2.2 大数据存储技术研究	第22-24页
2.3 云数据管理索引技术研究	第24-27页
2.4 本章小结	第27-28页
第三章移动对象在云环境中的建模	第28-43页
3.1 问题描述	第28页
3.2 HBase存储模型与索引方案	第28-29页
3.2.1 基于HBase的存储模型	第28-29页
3.2.2 时空索引	第29页
3.3 移动对象大数据在HBase中的建模	第29-36页
3.3.1 基于Geohash的时空属性降维	第29-33页
3.3.2 交通流大数据存储设计方案	第33-35页
3.3.3 交通流大数据存储在HBase中的索引方案	第35-36页
3.4 交通流大数据时空数据存储与查询	第36-39页
3.4.1 交通流大数据在HBase中的存储	第36-37页
3.4.2 基于列索引的时空关联查询	第37-38页
3.4.3 范围查询	第38-39页
3.5 实验结果及分析	第39-41页
3.5.1 实验环境与数据导入	第39页
3.5.2 插入实验对比	第39-40页
3.5.3 查询分析	第40-41页
3.6 本章小结	第41-43页
第四章 HBase下的高效时空分类索引	第43-54页
4.1 问题描述	第43-44页
4.2 基于时间、空间分类索引：TA-index	第44-47页
4.2.1 整体框架	第44-45页
4.2.2 索引结构	第45-46页
4.2.3 索引细节	第46页
4.2.4 HBase中的数据分区	第46-47页
4.3 TA-index详细算法	第47-50页
4.3.1 空间分类规则	第47-48页
4.3.2 数据插入算法	第48-49页
4.3.3 查询算法	第49-50页
4.4 实验结果及分析	第50-53页
4.4.1 数据插入效率实验	第50页
4.4.2 数据稀疏性对算法的影响	第50-51页
4.4.3 查找效率	第51-52页
4.4.4 hash、split、hash-split对索引性能的影响	第52-53页
4.5 本章小结	第53-54页
第五章云环境下ITAS系统的设计与实现	第54-65页
5.1 系统概述	第54-56页
5.1.1 概念	第54-55页
5.1.2 数据处理场景	第55-56页
5.2 系统的设计	第56-58页
5.2.1 设计思想	第56-57页
5.2.2 体系架构	第57页
5.2.3 系统优势	第57-58页
5.3 系统的实现	第58-61页
5.3.1 数据接入模块	第58页
5.3.2 数据处理模块	第58-60页
5.3.3 数据存储和查询模块	第60-61页
5.3.4 可视化模块	第61页
5.4 实验结果及分析	第61-63页
5.5 本章小结	第63-65页
第六章总结与展望	第65-67页
6.1 总结	第65-66页
6.2 展望	第66-67页
参考文献	第67-73页
致谢	第73-74页
在校期间的研究成果及发表的学术论文	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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