基于Hadoop云平台风电机组振动数据处理的技术研究
基于Hadoop云平台风电机组振动数据处理的技术研究【摘要】:数据的指数级增长向世界互联网巨头Google、Yahoo、Amazon和Microsoft等这些处于市场领导地位的公司
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP311.13;TM315
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-9
- 第1章 绪论9-14
- 1.1 选题背景及意义9-10
- 1.2 国内外研究现状10-13
- 1.2.1 云计算与Hadoop平台研究现状10-12
- 1.2.2 FFT研究现状12-13
- 1.3 论文组织结构13-14
- 第2章 Hadoop开源云计算平台14-21
- 2.1 Hadoop平台背景14-17
- 2.1.1 Hadoop简介14-16
- 2.1.2 应用场景16-17
- 2.2 Hadoop平台核心组件17-20
- 2.2.1 Hadoop分布式文件系统17-18
- 2.2.2 Hadoop分布式并行计算框架18-20
- 2.3 本章小结20-21
- 第3章 基于MapReduce的振动数据预处理21-31
- 3.1 预处理方法简介21-23
- 3.2 MapReduce计算框架23-26
- 3.2.1 设计目标23
- 3.2.2 MapReduce整体架构23-25
- 3.2.3 MapReduce作业的生命周期25-26
- 3.3 MapReduce算法设计模式26-27
- 3.3.1 本地内聚26-27
- 3.3.2 二元组和三元组27
- 3.4 并行数据平滑算法27-29
- 3.5 数据预处理并行算法实验分析29-30
- 3.6 本章小结30-31
- 第4章 基于MapReduce的FFT算法实现31-50
- 4.1 FFT理论基础31-40
- 4.1.1 离散傅里叶变换31-32
- 4.1.2 FFT算法基本原理32-36
- 4.1.3 FFT算法特点36-38
- 4.1.4 FFT算法串并行分析38-40
- 4.2 基于MapReduce的并行FFT算法设计40-49
- 4.2.1 信号数据补齐并行算法42-45
- 4.2.2 变址运算并行算法45-46
- 4.2.3 蝶形运算并行算法46-49
- 4.2.4 格式化数据输出并行算法49
- 4.3 本章小结49-50
- 第5章 实验与结果分析50-56
- 5.1 实验平台与配置50-54
- 5.1.1 SSH、JDK以及Hadoop的安装与配置50-52
- 5.1.2 Hadoop的完全分布式配置52-54
- 5.2 实验结果与分析54-56
- 第6章 结论与展望56-58
- 6.1 本文总结56-57
- 6.2 工作展望57-58
- 参考文献58-61
- 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果61-62
- 致谢62
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