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基于大数据的长输管道区域阴极保护数据管理平台研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第3-4页 | | abstract | 第4页 | | 第一章 绪论 | 第7-13页 | | 1.1 研究目的及意义 | 第7-8页 | | 1.1.1 研究的目的 | 第7页 | | 1.1.2 研究的意义 | 第7-8页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 | | 1.2.1 大数据技术研究现状 | 第8-9页 | | 1.2.2 长输管道阴极保护技术研究现状 | 第9-11页 | | 1.2.3 大数据下长输管道与阴极保护研究现状 | 第11-12页 | | 1.3 章节安排 | 第12-13页 | | 第二章 大数据相关技术简介 | 第13-23页 | | 2.1 大数据的基本概念 | 第13-14页 | | 2.2 数据挖掘技术 | 第14页 | | 2.3 Hadoop技术概述 | 第14-16页 | | 2.4 HDFS分布式文件系统概述 | 第16-17页 | | 2.5 MapReduce概述 | 第17-19页 | | 2.6 ZooKeeper概述 | 第19-20页 | | 2.7 Hadoop中数据仓库Hive概述 | 第20-21页 | | 2.8 本章小结 | 第21-23页 | | 第三章 区域阴极保护研究 | 第23-37页 | | 3.1 区域阴极保护土壤因素分析 | 第23-24页 | | 3.2 土壤腐蚀分级评价模型架构设计 | 第24-25页 | | 3.3 模型建立 | 第25-27页 | | 3.3.1 数据预处理 | 第25页 | | 3.3.2 特征加权 | 第25-26页 | | 3.3.3 特征向量化 | 第26-27页 | | 3.4 模型运算 | 第27-28页 | | 3.5 模型验证 | 第28-32页 | | 3.5.1 指标测试 | 第28-29页 | | 3.5.2 确定决策表 | 第29页 | | 3.5.3 确定指标权重 | 第29页 | | 3.5.4 结果对比分析 | 第29-32页 | | 3.6 本章小结 | 第32-37页 | | 第四章 基于Hadoop的区域阴极保护数据管理平台设计 | 第37-47页 | | 4.1 基于Hadoop的区域阴极保护数据管理平台总体结构 | 第37-39页 | | 4.1.1 系统的总体结构 | 第37-38页 | | 4.1.2 系统的特点 | 第38-39页 | | 4.2 基于Hadoop的分布式集群设计 | 第39-43页 | | 4.2.1 搭建集群架构 | 第39页 | | 4.2.2 集群搭建流程 | 第39-41页 | | 4.2.3 集群初始化 | 第41-42页 | | 4.2.4 集群启动 | 第42-43页 | | 4.3 基于Hadoop分布式集群的数据存储 | 第43-45页 | | 4.3.1 HDFS存储 | 第43页 | | 4.3.2 HIVE存储 | 第43-45页 | | 4.4 基于Hive的数据查询 | 第45-46页 | | 4.4.1 外部查询 | 第45-46页 | | 4.4.2 分区查询 | 第46页 | | 4.5 本章小结 | 第46-47页 | | 第五章 基于Hadoop的区域阴极保护数据管理平台实现 | 第47-61页 | | 5.1 系统环境准备 | 第47-51页 | | 5.1.1 Linux环境准备 | 第47-48页 | | 5.1.2 SSH环境准备 | 第48-49页 | | 5.1.3 JDK开发环境准备 | 第49页 | | 5.1.4 ZooKeeper集群环境准备 | 第49-51页 | | 5.2 Hadoop集群搭建 | 第51-54页 | | 5.3 数据存储 | 第54-55页 | | 5.4 数据查询 | 第55-60页 | | 5.5 本章小结 | 第60-61页 | | 第六章 总结与展望 | 第61-63页 | | 6.1 论文总结 | 第61-62页 | | 6.2 展望 | 第62-63页 | | 致谢 | 第63-64页 | | 参考文献 | 第64-67页 | | 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 | 第67-68页 |
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论文编号BS4218043，这篇论文共68页
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