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基于大数据平台的用户搜索日志分析和研究

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基于大数据平台的用户搜索日志分析和研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-13页
  1.1 研究背景与意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-11页
  1.3 主要工作及内容安排第11-13页
第二章 相关技术介绍第13-23页
  2.1 Hadoop大数据平台第13-18页
    2.1.1 Hadoop的整体框架第13-15页
    2.1.2 Mapreduce编程架构第15-16页
    2.1.3 Mapreduce工作机制第16-18页
  2.2 Spark大数据平台第18-21页
    2.2.1 Spark结构第18-20页
    2.2.2 Spark架构第20-21页
  2.3 Storm大数据平台第21-22页
    2.3.1 Storm中的基本概念第21-22页
    2.3.2 Storm的架构概述第22页
  2.4 本章小结第22-23页
第三章 用户搜索日志大数据平台框架设计与分析第23-33页
  3.1 大数据离线数据处理模块第23-26页
    3.1.1 Hadoop离线处理方案设计第23-24页
    3.1.2 Spark离线处理方案设计第24-25页
    3.1.3 Spark和Mapredcue比较第25-26页
  3.2 大数据实时数据处理模块第26-28页
    3.2.1 Storm实时处理方案设计第26-27页
    3.2.2 Spark Streaming实时处理方案设计第27页
    3.2.3 Storm和Spark Streaming比较第27-28页
  3.3 大数据处理框架综合方案设计第28-32页
    3.3.1 以Hadoop为主离线实时相结合方案第28-29页
    3.3.2 以Spark为主离线实时相结合方案第29-30页
    3.3.3 大数据处理框架综合方案第30-32页
  3.4 本章小结第32-33页
第四章 搜狗用户搜狗日志实验分析第33-55页
  4.1 实验搭建与配置第33-40页
  4.2 用户搜索日志分析设计与实现第40-43页
    4.2.1 数据来源第40-41页
    4.2.2 用户搜索日志分析实验步骤第41-43页
  4.3 实验结果分析第43-54页
    4.3.1 用户搜索日志分析实验结果第43-50页
    4.3.2 Hadoop集群性能实验分析第50-52页
    4.3.3 Storm与Spark Streaming性能对比分析第52-54页
  4.4 本章小结第54-55页
第五章 Kmeans算法实验分析第55-64页
  5.1 Kmeans算法第55-58页
    5.1.1 Kmeans算法原理第55-57页
    5.1.2 二分Kmeans聚类算法第57-58页
  5.2 Kmeans算法实现步骤第58-59页
  5.3 实验结果分析第59-63页
    5.3.1 URL返回排名和用户点击顺序第59-61页
    5.3.2 原始Kmeans算法与二分Kmeans算法对比分析第61-62页
    5.3.3 Hadoop与SparkKmeans算法性能对比分析第62-63页
  5.4 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
  6.1 总结第64页
  6.2 展望第64-66页
参考文献第66-69页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第69-70页
致谢第70-71页
附件第71页

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