本站原创摘要3-4
Abstract4-9
第1章 引言9-17
1.1 探讨背景与作用9-11
1.2 大数据平台架构分类11-15
1.2.1 基于 Master-Sle 主以式架构的平台11-13
1.2.2 基于 P2P 可伸缩架构的平台13-15
1.3 主要工作及贡献15-16
1.4 论文的结构安排16-17
第2章 相关工作17-29
2.1 大数据浅析平台系统架构探讨17-22
2.1.1 HadoopDB-并行数据库和 MapReduce 的融合18-19
2.1.2 epiC-同时支持 OLTP 和 OLAP 的弹性云计算平台19-21
2.1.3 Brisk-Cassandra 与 Hadoop 的融合之作21-22
2.2 基于自由表的面向对象数据模型22-24
2.2.1 自由表结构23-24
2.2.2 JDO/JPA 的标准接口实现24
2.3 基于自由表的辅助索引24-28
2.3.1 辅助索引-行键存储25-26
2.3.2 辅助索引-数据存储26-28
2.4 本章小结28-29
第3章 基于 Cassandra 的知云平台系统结构29-39
3.1 知云平台系统架构29-34
3.2 知云平台的分布式存储34-35
3.2.1 自由表存储34
3.2.2 分布式文件系统34-35
3.3 知云平台的分布式计算框架35-38
3.3.1 JobTrakcer 和 TaskTracker 运转在 Cassandra 上36-37
3.3.2 知云平台节点 OLAP 和 OLTP 怎么写作的配置和切换37-38
3.4 本章小结38-39
第4章 知云中的大数据浅析平台实现39-57
4.1 Hive 与 Cassandra 融合组件浅析39-45
4.1.1 Cassandra CQL 引擎和 Hive Driver 引擎的融合42
4.1.2 Hive 元数据存储到 Cassandra 自由表中42-45
4.2 基于 Cassandra 自由表的面向对象数据模型45-51
4.2.1 对象-联系在自由表数据模型上的映射45-50
4.2.2 实现基于 Cassandra 自由表的面向对象数据模型50-51
4.3 知云平台和 Hive 的结合51-52
4.3.1 易用的大数据浅析平台51-52
4.3.2 可浅析的大数据格式多样化52
4.4 实验结果与浅析52-56
4.4.1 实验环境53
4.4.2 实验结果53-56
4.5 本章小结56-57
第5章 基于 Cassandra 自由表的辅助索引设计和实现57-69
5.1 辅助索引设计57-61
5.1.1 辅助索引格式59
5.1.2 辅助索引并发更新机制59-61
5.2 辅助索引实现61-64
5.2.1 辅助索引管理61-63
5.2.2 辅助索引查询63-64
5.3 辅助索引在知云大数据浅析平台的运用64-66
5.3.1 Hive 分布式索引框架剖析64-65
5.3.2 实现 Hive 分布式索引框架下的辅助索引插件65-66
5.4 实验结果与浅析66-67
5.4.1 实验环境66
5.4.2 实验结果66-67
5.5 本章小结67-69
第6章 总结与展望69-71
6.1 论文工作总结69-70
6.2 论文工作展望70-71