本站原创摘要4-6
Abstract6-12
第一章 绪论12-19
1.1 课题探讨的目的和作用12
1.2 云计算概述12-16
1.2.1 云计算的进展与前景13
1.2.2 云计算的特点13-14
1.2.3 云计算的基础架构14-15
1.2.4 云计算关键技术15-16
1.3 BI 概述16-17
1.3.1 BI 的进展与前景16-17
1.4 在云中部署 BI 探讨浅析17-18
1.4.1 BI 与云计算结合的优势17
1.4.2 BI 与云计算结合的风险17-18
1.5 本论文的主要工作和组织结构18-19
第二章 改善的 HADOOP 框架19-33
2.1 Hadoop 框架的选择理由和特点19-20
2.1.1 Hadoop 的选择理由19
2.1.2 Hadoop 的特点19-20
2.2 Hadoop 框架瓶颈与适应性浅析20-21
2.2.1 Hadoop 框架瓶颈20-21
2.2.2 Hadoop 运用于 BI 的适应性浅析21
2.3 Hadoop 框架案例设计21-25
2.3.1 MapReduce 编程模型21-24
2.3.2 HDFS 分布式文件系统24
2.3.3 Hadoop 集群硬件要求和结构设计24-25
2.4 面向 BI 的Hadoop 框架改善------BIHadoop25-28
2.4.1 BIHadoop 集群结构设计25-27
2.4.2 BIHadoop 的数据流程27-28
2.5 怎么写作器端负载均衡在 BIHadoop 中部署28-30
2.5.1 反向写作技巧方式28-29
2.5.2 反向写作技巧方式与动态负载均衡结合利用29-30
2.6 BIHadoop 与传统 Hadoop 框架比较浅析30-32
2.7 本章小结32-33
第三章 基于云计算的 BI 框架33-47
3.1 商业智能的基本原理33
3.2 商业智能的相关技术33-36
3.2.1 商业智能的数据仓库技术33-34
3.2.2 商业智能的联机浅析处理（OLAP）技术34-35
3.2.3 商业智能的数据挖掘技术35-36
3.3 面向云计算的数据挖掘改善模型36-38
3.3.1 传统数据挖掘系统构成36-37
3.3.2 数据挖掘改善模型------数据挖掘云模型37-38
3.3.3 数据挖掘云与传统模型的比较浅析38
3.4 面向云计算的 BI 框架适应性改善38-41
3.4.1 传统的 BI 系统架构39-40
3.4.2 面向云计算的 BI 架构改善40-41
3.5 基于云计算技术的商业智能平台架构41-42
3.5.1 云计算产品选型41
3.5.2 改善的 BI 架构与 Hadoop 相结合41-42
3.6 Hadoop 实现商业智能平台的数据仓库42-43
3.6.1 Hive 的主要构成42-43
3.6.2 Hive 的安装利用43
3.7 Hadoop 实现商业智能平台的数据挖掘43-45
3.7.1 基于 Hadoop 的数据挖掘43-44
3.7.2 Hadoop 与数据挖掘改善模型结合44
3.7.3 基于 Mahout 的数据挖掘算法44-45
3.8 本章小结45-47
第四章 实验与结果浅析47-58
4.1 基于云计算的商业智能平台搭建实现47-50
4.1.1 云计算仿真器 CloudSim47-48
4.1.2 配置云计算环境48-49
4.1.3 系统执行历程49-50
4.2 系统实验与效果浅析50-57
4.2.1 BIHadoop 平台的负载均衡测试50-51
4.2.2 “云+BI”系统和传统 BI 的比较实验51-53
4.2.3 面向云计算改善 BI 框架比较实验53-54
4.2.4 “云+BI”系统加速比性能实验54-55
4.2.5 “云+BI”平台扩展性实验55
4.2.6 “云+BI”系统与传统 BI 框架比较55-57
4.3 本章小结57-58
第五章 总结与展望58-60
5.1 本论文总结58-59
5.2 展望59-60