第1章 体系结构

1.1 集群系统

1.1.1 Hadoop YARN

1.1.2 Apache Mesos

1.1.3 Apache ZooKeeper

1.2 文件系统

1.2.1 Google分布式文件系统

1.2.2 Hadoop分布式文件系统

1.2.3 其他分布式文件系统

1.3 NoSQL和NewSQL

1.3.1 NoSQL数据库系统

1.3.2 NewSQL数据库系统

1.4 计算模型

1.4.1 MapReduce编程模型

1.4.2 Spark并行计算框架

参考文献

第2章 查询平台

2.1 基本原理

2.1.1 系统简介

2.1.2 架构组织

2.2 现有研究

2.2.1 大数据精确查询系统

2.2.2 大数据近似查询系统

2.2.3 大数据多维查询系统

2.3 近期成果

2.3.1 Haery

2.3.2 Probery

参考文献

第3章 分析平台

3.1 基本原理

3.1.1 OLAP技术

3.1.2 系统架构

3.2 现有研究

3.2.1 传统OLAP优化方法

3.2.2 OLAP存储计算优化

3.2.3 大数据OLAP引擎

3.3 近期成果

3.3.1 DOLAP

3.3.2 MapReduce OLAP

3.3.3 HaoLap

参考文献

第4章 迭代计算平台

4.1 基本原理

4.2 现有研究

4.2.1 MapReduce迭代计算框架

4.2.2 其他迭代计算框架

4.2.3 增量迭代计算

4.2.4 迭代算法优化

4.3 近期成果

4.3.1 增量迭代计算模型

4.3.2 归并迭代计算

4.3.3 迭代初始点选择

参考文献

第5章 实时处理平台

5.1 基本原理

5.2 现有研究

5.2.1 Lambda架构

5.2.2 队列

5.2.3 流处理

5.2.4 数据流处理框架

5.3 近期成果

5.3.1 实时数据迁移模型

5.3.2 数据源层的优化方法

5.3.3 迁移系统设计

参考文献

后记