一、分布式技术在教材管理系统中的应用（论文文献综述）
吴小东[1]（2021）在《基于Dubbo和Zookeeper的学校自助证明打印系统设计与实现》文中研究表明互联网的快速发展和智能设备的大范围应用,社会智能化程度日渐加深。传统的人工证明打印服务已经无法满足行业的需求,高校和企业开始着眼于自助证明打印的研究,开发了许多自助证明打印系统,推动了自助证明打印的发展。但是,这些自助证明打印系统只是把证明打印作为自助打印的一个功能实现,没有将系统特制化,而且,流程繁琐且没有与流行的分布式框架进行结合,处理效率不高且并发能力弱。针对这些问题,以开发一个易操作、高并发和高容错的特制化自助证明打印系统为目标,本论文设计并实现基于Dubbo和Zookeeper的分布式学校自助证明打印系统。论文首先对自助证明打印系统的发展现状进行分析,确定本文所实现系统应该解决的问题和研究目标及研究内容。梳理了自助证明打印系统所用到的SSM框架、Dubbo、Zookeeper和Mongo DB等技术。详细描述了该自助证明打印系统的设计与实现过程:首先根据国内外现状中现有自助证明打印系统存在的问题,得出系统的实现内容及目标,依此进行需求分析;然后,划分系统功能为不同功能模块,针对这些模块对系统进行概要设计、详细设计和数据库设计;接着,实现系统,对其进行性能测试和功能测试,并部署维护;最后,总结整体工作流程并指出系统未来待优化的地方。经过开发部署,系统已在学校正式运行,更好的优化了处理流程和提高了处理效率。
关云昊[2]（2021）在《河北财税信息管理系统的设计与实现》文中指出随着大数据时代的来临,河北省税务各个业务系统的数据量也在不断增长,从TB级别的数据量快速进入到PB级别的数据量,由于海量数据的出现,财税部门存在信息割据、数据凌乱、应用低效等问题。问题包括（1）数据采集问题,由于税涉及的数据源或系统比较多,数据采集使用技术比较落后,目前好多还使用dblink直接连接方式采集数据,严重影响系统性能;（2）数据共享问题,数据汇聚主要依赖部门逐层数据填报,报送效率低下,业务数据获取难、缺乏标准,数据质量低下,分析应用困难。为了解决此问题,基于河北省财税的数据资源现状,梳理出目前的需求,首先,异构数据采集困难需求,也无法满足财税对数据资源的需求。其次是缺乏数据治理的流程或手段需求,由于前期烟囱式的系统比较多,数据比较分散,并且没有统一的数据标准。然后,税收预警需求,数据分析还停留在静态数据的分析,数据实时性差。最后是数据共享需求,数据由于没有做标准化,无法对数据进行对外提供数据服务。基于如上需求进行分布式架构设计,包括数据采集、数据处理、数据治理、税收预警管理、数据共享共5大模块进行设计。系统在上线运行一段时间后表明,系统具有可靠性好、可用性好、稳定性高、并发性能高等特点,对财税海量数据形成统一的财税数据资源中心,融合异构数据,利用大数据技术支撑上层业务场景,提升财税数据的对外服务能力。推动财税数字化转型,助力服务与治理能力提升。
欧磊[3]（2021）在《基于知识图谱的分布式医院信息综合查询系统的设计与实现》文中指出当前医院信息化高速发展,业务软件不断增加,产生并累积了大量数据信息,它们分布在不同的数据库中,数据量庞大且相对独立,利用好这些医疗信息数据将为医院提升现代化管理水平,提供更科学的决策支持。然而各业务软件自带的信息查询功能只能提供自身数据库信息查询,无法有效地整合和分析利用这些原始数据,且无法深入发掘蕴含在这些数据中的价值。而通过接口平台互联,对于跨平台、跨数据库的综合信息查询,也会存在查询效率低、信息匹配速度过慢、无法实现数据融合等方面的问题。知识图谱是对于特定领域知识的精确查询,可以用来更好的查询复杂的关联信息,从语义层理解用户意图,改进搜索质量,能够快速匹配和查询出结果,所以本文主要围绕基于知识图谱的快速搜索查询功能,利用它的封装解析功能,提取各个不同业务系统之间的数据,再利用K最近邻算法（KNN）,对整个数据进行医疗文本分类,可以解决上述问题。本文的主要工作体现在如下几个方面:首先,对不同业务系统的数据提取、整合技术进行研究,引入知识图谱的概念,提出通过知识图谱的快速精确搜索功能,结合利用KNN算法,实现系统跨平台跨数据库的精确快速的查询统计功能。其次,本文系统以医院管理者对管理决策的数据需求为主线,通过整合院内业务数据,建设医院数据仓库,建立统计分析和数据挖掘模型及知识库,实现医院运营和临床的数据分析,从而为医院相关方面的管理者提供决策方面数据的支持。然后,根据医院管理者对数据信息的需求和系统需要满足功能,对本文系统进行软件架构方面的设计,并对查询系统中所涉及的每个子模块做出详细设计,通过系统中所有资源间的操作和统计,结合医疗管理制度,实现医疗信息查询、药品信息查询等主要的系统功能。最后,实现本文系统的所涉及的模块,除了对关键模块做了界面展示和说明之外,也对系统进行了有效性和合理性方面的验证。
孙忠英[4]（2021）在《分布式技术在电子招投标交易平台建构中的应用》文中认为随着社会经济水平的不断提高和信息时代的不断发展,招投标交易流程逐渐向智能化、电子化和自动化方向不断发展,由于招投标在进行交易的过程中,招投标文件数量不断增多,开标操作过程趋于复杂化,传统的招投标交易平台,无法满足招投标交易需求,而分布式技术的出现和应用,为开发一款功能强大,实用性强的电子招投标交易平台发挥出重要作用。基于以上情况,文章在介绍分布式技术概述的基础上,研究了电子招投标交易平台的作用;分析了分布式电子招投标交易平台模型描述;探究了分布式电子招投标交易平台存在的技术难点。
安二晶[5]（2020）在《分布式技术在机务运用安全管理系统的应用研究》文中进行了进一步梳理随着铁路货运能力的不断提升和机车交路的不断延伸,跨区域、实时、在线、事前预警、智能驾驶、大数据分析等新的机务管理方式对现有管理系统提出了更高的要求,现有管理系统服务器端的压力也越来越大。另一方面,现有机务运用安全管理系统采用高成本、难维护的集中式架构,而且这个构架缺乏支持海量数据压力的能力,同时也难以进行横向扩展。如果采用直接增加服务器硬件资源的方式,将导致成本过高,且不利于进一步升级,大大限制了机务运用安全管理水平的提升,甚至影响到铁路交通行业的发展。本文主要研究分布式技术在机务运用安全管理系统的应用,以此处理由业务规模扩张和数据量日益增长带来系统性能不足的问题,从而满足现代机务运用安全工作网络化综合管理的需求。本文通过研究分布式技术,并在此基础上进行优化、拓展,设计实现了分布式技术在机务运用安全管理系统的应用。论文具体内容如下:（1）对国家能源集团包神铁路集团机务分公司的机务运用安全管理系统进行介绍和分析,阐明现有系统亟需解决的问题。（2）系统使用中的最大的困难是视频占用存储资源大,并且文件类型较多,云存储平台还要考虑安全问题。本文介绍了所选的关键技术Hadoop及其子项目HDFS和Map Reduce,分别分析和解释了Hadoop及其子项目HDFS和Map Reduce的工作原理和模型框架,并介绍了移动端Web应用程序框架原理。（3）本文利用关键技术进行系统分布式设计。首先对该系统的总体框架设计进行了描述,阐述了数据库层、数据管理层、服务管理层和用户管理层各自包含的内容及其之间的联系;然后在详细设计部分中,对数据库层、数据管理层、服务管理层和用户管理层各自的功能和设计进行了详细说明,阐明了数据的基本流程。（4）本文针对系统每个模块功能进行测试,然后又进行了性能测试,其中性能测试包含了详细的系统功能测试和负载均衡测试。最后证明了分布式技术可以达到机务运用安全管理系统的设计要求。
肖天宇[6]（2020）在《基于分布式技术的“互联网+生态站”大数据平台设计与实现》文中研究表明森林生态站通过对水文、土壤、气象、生物多样性等生态因子进行长期、定位、连续观测,为森林生态监测、森林生态系统服务功能评价等工作提供了重要的数据源。近年来,随着生态站建设数量的不断增多和生态监测工作的不断深入,生态站采集数据的获取方式逐步从手工、半手工的方式发展到基于物联网的全自动采集方式,导致数据量急剧上升。现有的基于电子表格或小型单用户数据库的数据管理方式很难胜任现有的大数据量的需求;同时,生态系统服务功能的评价也急需基于多站点协同、联合分析才能达到,进而也带来了对海量生态数据的存储管理、快速查询、数据分析、数据可视化和站点数据异常通知等一系列需求问题。针对生态站在建设和发展过程中存在的一系列需求问题,本文基于生态站建设相关国家标准,提出了基于分布式技术、大数据技术等为支撑的“互联网+生态站”大数据平台解决方案,研究内容主要有以下几个方面:基于大数据技术的多站数据融合存储与管理。本文在My SQL和Redis等大数据技术的支持上,研究了多站数据融合的存储机制,设计了大数据存储方案,实现了数据的秒级检索,胜任大数据量背景下数据高效存储、高效查询和多样化分析的需求。基于微服务的分布式架构的研究。本文在Spring Cloud等分布式组件的基础上,研究了如何通过分布式技术和大数据技术对生态数据进行高效率查询,并设计了生态数据存储以及软件开发的分布式解决方案,解决了生态数据利用率低的问题。根据生态站需求,本文研究了系统开发方案,完成了“互联网+生态站”大数据平台的开发工作。设计并实现数据快速查询、多站联合对比、数据多样化分析和站点异常通知等功能,为生态系统服务功能评价奠定了基础,实现了生态站的数据智能化管理。目前系统在江西大岗山国家森林生态站和浙江林科院空气站等30多个生态站的基础上进行了实验。“互联网+生态站”大数据平台将生态站的数据进行了融合管理并实现了秒级查询,系统功能完善,实用性方面满足生态站实际需求。
乔俨[7]（2020）在《基于JEESITE平台的医疗设备信息管理系统的设计与实现》文中提出近年来,信息网络技术与现代科学技术快速发展,医改新政策逐渐完善,各医院开始高度重视医疗管理信息化的建设。医疗设备提升了医院整体的诊疗水平,也为医院带来了可观的收益,医疗设备信息管理系统已成为医院信息化建设的重要组成部分。从申请招标、设备购置、使用维护直至设备废弃的整个流程,全部要求标准化的管理。通过使用现代科技手段改善医疗设备的管理任务,可以提升医院医疗设备的管理水平,为医疗设备管理建设的规范化、系统化做出贡献。本文针对当前医院的医疗设备管理的现状及存在的问题,进行相对应的需求分析和系统目标定位,基于JEESITE平台,设计和实现了一种医疗设备信息管理系统。主要工作包括:1)对当前信息系统设计的关键技术进行介绍,确定以JEESITE平台为开发框架、结合微服务开发方法,采用容器化方式部署的技术路线。结合当前医疗设备信息管理系统所普遍存在的问题,明确系统建设目标和意义,并结合相关难点对系统的功能要求和非功能要求进行分析和讨论。2)在以上工作的基础上,论文对医疗信息管理系统的软件设计和和实现进行了描述。结合相关架构框架设计方法,对系统的应用架构、数据架构、技术架构和部署架构等架构域进行了描述,给出了系统重要数据库ER图的设计和系统状态机的设计,并针对系统实现的关键模块和核心代码逻辑进行了展示和分析。论文设计的医疗设备信息管理系统,结合实际场景需求,实现了功能化和人性化统一,对于未来新兴技术的应用提供了较为开放的接口,具有较为广阔的应用前景。
庆祝[8]（2020）在《大规模图拓扑结构分析技术研究》文中研究说明随着信息技术的发展,社交网络和物联网快速普及,传统的人与人之间的关联关系被延展到了人与物、物与物之间。随之产生的数据具有强关联,非结构化等特征,图结构可以非常好地表示这些非结构化数据。随着移动互联网的普及,手持设备和物联网设备大量增加,可收集的数据呈现爆炸性的增长趋势。目前中国移动用户已经达到9亿,微信月活跃账户数达到11.51亿。这些海量的用户与海量用户之间的复杂关系组成了大规模图。海量用户产生的数据可以应用于多种场景,例如疾病爆发路径的预测,社交网络群组挖掘,电商推广,网页搜索等。图数据分析可以从庞大的图数据中迅速、准确地获取关键信息,成为当下的研究热点。在这些应用中图拓扑结构查询的重要性不断提升,拓扑结构查询主要包括点关系查询、社区挖掘和子图结构查询。其中拓扑序和子图结构查询在拓扑结构查询中占有很大比例。查询节点的拓扑序可以分析图中点的依赖关系,也是很多其他查询的前置步骤;子结构查询是在图拓扑结构查询中的基本问题。虽然图拓扑结构查询在现代应用中占有越来越重要的地位,但是传统的拓扑结构分析技术不能解答针于大规模图的拓扑结构查询。本文主要对大规模图中的拓扑结构分析问题进行了研究,采用了I/O-efficient技术,并行计算技术和分布式技术优化大规模图拓扑结构分析技术。并取得了以下成果:1.大规模图上的拓扑排序优化。首先本文从有向无环图的拓扑结构入手,研究拓扑排序问题。拓扑排序问题是拓扑结构分析中最基础的一环,也是很多其他查询的前置步骤,拓扑序亦可以优化子图匹配的顺序。传统基于内存的算法难以在大规模图中处理拓扑排序问题。第三章提出了新的算法模式,将I/O-efficient技术应用于拓扑排序。算法使用先压缩再扩张的方法,把原始图一步步压缩成能够放入内存的子图,再通过算法还原出原始图的拓扑排序,最后计算了算法的I/O复杂度,并用实验验证的算法的效率。该模式易于实现并且拓展了现有算法的使用界限。2.大规模图上的环搜索优化。对于一般图来说,环结构是图的子结构中非常重要的一个。由于拓扑结构查询中环结构因为应用对于其速度的需求,经常被单独研究。图的环结构在现实中有很多应用,比如金融反欺诈、风险评估等等,所以本文选择了图的环结构搜索问题作为切入点。而环搜索是一个计算密集型问题,传统的基于单线程的算法难以高效处理。本文将并行技术应用于环搜索,提出了一个使用两阶段解决环搜索的模式。该模式从给定点出发得到一系列前缀,再从前缀扩展为所有结果集合,基于这个模式,本文提出了一个负载估计方法提高线程之间的负载均衡。我们证明了本文中提出的算法是工作有效（work-efficient）的,且通过实验验证此算法拥有良好的加速比。3.大规模图上子图匹配算法的比较。在现实应用中,环结构匹配只是图模式匹配的一部分,在第五章,本文更进一步研究了通用子图匹配问题。传统的大规模子图匹配大多是基于回溯实现,而分布式技术可以用自然连接的方法解决子图匹配问题。目前已经有非常多的解决方案,但是它们性能孰优孰劣,仍然没有得到科学的比较。本文正交分离了连接策略和优化方法,利用统一的分布式平台,组织一系列针对标签图和无标签图的实验分析。在实验中,我们选择了多种类型的查询子图和数据集,最后得到一个在实践中行之有效的选择策略。基于以上研究工作,本文对图拓扑结构分析的多个方面进行了深度研究和讨论,并把新的技术应用在已有问题上,且取得了较好的提速成果。我们不但从理论上证明了本文提出的算法的优越性,其中环结构的并行搜索和分布式子图匹配的研究已经投入大规模图数据挖掘实践项目中。
陈泽宇[9]（2020）在《Hadoop技术在三峡库区水质数据分析与管理中的应用研究》文中指出三峡库区地处我国长江流域,水资源丰富,在淡水储备战略方面具有十分重要的作用。但库区水位的攀升使得水体的净化能力逐渐降低。与此同时由于水体的污染加剧导致当地的水质污染问题日益突出。而随着信息技术的应用发展,水文领域在水情采集与业务处理等方面产生的数据量急剧膨胀,突发性水质污染的频发使得水文领域应用系统的时效性要求越发严苛,现代高效的水文系统一体化建设需求随之变得更加迫切。常用的水质分析方案将无法对海量数据进行及时快速的计算与查询,难以有效地获取水环境状况。Hadoop分布式技术具有易于扩展、并行计算能力强的优势,能够满足大数据量情况下的分析与存储。本文将在分布式技术基础上,设计三峡库区异常水质分析与管理系统。本文主要工作如下:（1）结合无线传感器网络实时性能强、成本低、分布广的优势,建立水质分析与管理系统的感知模块。通过Flume与Kafka构建数据接入模块,由Flume对水质数据进行接收,再交由Kafka集群进行数据缓存与模块解耦。（2）为了对水质进行有效的分析评价,构建水质在线分析模块。在该模块中,通过构建stacking算法进行模型融合来提升水质分类准确度,并借助Spark Streaming框架实现了stacking算法的并行化计算,从而可以对水质数据进行流式计算。（3）搭建基于Redis与HBase集群的数据存储模块,通过Redis内存式数据库缓存区域水质数据保证水质监控的实时性,通过HBase对节点水质数据进行分布式存储,采用Rowkey设计策略提升数据的查询能力,保证数据的持久化存储。其次,使用Spring MVC架构搭建系统软件平台,建立软件平台的后端框架与系统存储模块进行交互,将用户所需数据返回到前端页面,提供了用户登录功能、异常报警功能与节点数据查询功能以及节点可视化管理功能,并使用百度地图API与heatmap.js提升前端页面的直观性,实现了系统软件平台的功能需求。（4）在完成了系统的环境部署之后,对系统的各个模块进行功能性与非功能性测试。结果表明系统的各个模块能够协调工作,软件平台能够正常运行,系统保持良好的可用性,并证明了基于Spark Streaming的stacking在线分类模型能够有效提升水质分类的准确性,系统在数据处理与数据查询方面具有较好的性能,能够实现海量数据在线分析与管理的需求。
向虹锟[10]（2020）在《基于GeoTrellis的栅格大数据分布式计算研究》文中进行了进一步梳理近年来,随着地理空间信息领域中栅格数据获取技术的发展,获取到的栅格数据呈爆炸式的增长,而与强大的数据获取能力形成鲜明对比是数据处理能力的低下,这极大的限制了人们从栅格大数据中获取信息和知识,如何高效处理栅格大数据成为地理空间信息领域中亟待解决的问题,分布式技术为解决这个问题提供了思路。本文提出一个GeoTrellis地理计算引擎与Hadoop、Spark结合的分布式计算思路来解决栅格大数据的处理,GeoTrellis与Hadoop和Spark技术融合可弥补分布式技术在栅格大数据处理中的劣势,保证栅格大数据分布式存储与计算的有效性和高效性。文中设计了基于GeoTrellis的栅格大数据处理四层分布式架构,并基于该四层分布式架构设计和实现了栅格大数据分布式计算与存储系统。同时本文基于GeoTrellis地理计算引擎设计和实现了一个B/S架构的栅格大数据处理的Web测试系统,该测试系统可对10米分辨率的全球地表覆盖分类图进行分布式计算,系统具有栅格数据入库、构建金字塔、栅格渲染、地表覆盖分类统计等服务端功能,浏览器端具有栅格数据渲染与用户交互的功能。文章最后对分布式系统的计算性能进行了相关测试,测试中以不同的栅格计算应用探讨分布式集群的大小、栅格数据量的大小以及分布式集群中硬件资源对系统性能的影响,讨论分布式系统的扩展性、稳定性等问题,并给基于GeoTrellis地理计算引擎搭建栅格大数据分布式系统提出相关建议。
二、分布式技术在教材管理系统中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、分布式技术在教材管理系统中的应用（论文提纲范文）
（1）基于Dubbo和Zookeeper的学校自助证明打印系统设计与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 现状分析 |
| 1.3 研究目标及研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文组织和结构 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 SSM框架 |
| 2.1.1 Spring |
| 2.1.2 Spring MVC |
| 2.1.3 My Batis |
| 2.2 分布式技术 |
| 2.2.1 Dubbo |
| 2.2.2 Zookeeper |
| 2.2.3 Mongo DB |
| 2.3 Tomcat |
| 2.4 Maven |
| 2.5 CAS认证技术 |
| 2.6 数据库技术 |
| 2.6.1 Oracle |
| 2.6.2 Redis |
| 2.7 前端框架技术 |
| 2.8 Nginx |
| 2.9 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 可行性分析 |
| 3.1.1 技术可行性分析 |
| 3.1.2 经济可行性分析 |
| 3.2 核心业务流程 |
| 3.2.1 后台打印业务流程 |
| 3.2.2 自助终端打印业务流程 |
| 3.2.3 个人工作台打印业务流程 |
| 3.3 系统功能需求分析 |
| 3.3.1 用户登录模块分析 |
| 3.3.2 打印管理模块分析 |
| 3.3.3 系统管理模块分析 |
| 3.3.4 个人成绩单打印应用模块分析 |
| 3.3.5 个人在读证明打印应用模块分析 |
| 3.3.6 证明预览模块分析 |
| 3.3.7 证明列表展示模块分析 |
| 3.3.8 证明打印模块分析 |
| 3.3.9 证明文件验证管理模块分析 |
| 3.4 系统非功能需求分析 |
| 3.4.1 易用性需求 |
| 3.4.2 安全性需求 |
| 3.4.3 扩展性需求 |
| 3.4.4 性能需求 |
| 3.5 系统特点 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 概要设计 |
| 4.1.1 系统逻辑架构图 |
| 4.1.2 系统技术架构图 |
| 4.1.3 系统拓扑架构图 |
| 4.1.4 接口设计 |
| 4.2 数据库设计 |
| 4.2.1 数据库逻辑模型设计 |
| 4.2.2 数据库表设计 |
| 4.3 详细设计 |
| 4.3.1 后端自助打印平台 |
| 4.3.2 自助打印终端 |
| 4.3.3 个人工作台 |
| 4.3.4 验证系统 |
| 4.3.5 打印接口详细设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实现与测试 |
| 5.1 环境部署 |
| 5.1.1 开发环境 |
| 5.1.2 运行环境 |
| 5.1.3 相关配置文件信息 |
| 5.2 系统实现 |
| 5.2.1 数据库实现 |
| 5.2.2 打印接口实现 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 测试概述 |
| 5.3.2 测试方法 |
| 5.3.3 测试环境与工具 |
| 5.3.4 测试流程 |
| 5.3.5 功能测试用例及结果 |
| 5.3.6 性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）河北财税信息管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 论文内容与目标 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 需求分析 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 数据采集管理需求分析 |
| 2.1.2 数据处理需求分析 |
| 2.1.3 数据治理需求分析 |
| 2.1.4 税收预警管理分析 |
| 2.1.5 数据共享需求分析 |
| 2.2 非功能性需求分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 系统设计 |
| 3.1 系统架构设计 |
| 3.1.1 总体架构设计 |
| 3.1.2 技术架构设计 |
| 3.1.3 总体流程设计 |
| 3.1.4 网络拓扑结构设计 |
| 3.1.5 功能结构设计 |
| 3.2 系统功能总体设计 |
| 3.2.1 数据采集管理设计 |
| 3.2.2 数据处理设计 |
| 3.2.3 数据治理设计 |
| 3.2.4 税收预警管理设计 |
| 3.2.5 数据共享设计 |
| 3.3 数据库表结构设计 |
| 3.3.1 数据采集表 |
| 3.3.2 数据分析表 |
| 3.3.3 数据仓库表 |
| 3.3.4 监控管理表 |
| 3.3.5 服务管理表 |
| 3.3.6 日志管理表 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 系统实现 |
| 4.1 系统功能实现 |
| 4.1.1 数据采集模块实现 |
| 4.1.2 数据处理模块实现 |
| 4.1.3 数据治理模块实现 |
| 4.1.4 数据共享模块实现 |
| 4.1.5 税收预警管理模块实现 |
| 4.2 本章小结 |
| 第5章 系统测试 |
| 5.1 测试概述 |
| 5.2 测试通过标准 |
| 5.3 测试策略 |
| 5.3.1 测试设计 |
| 5.3.2 测试控制 |
| 5.4 缺陷严重度描述 |
| 5.5 压力测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于知识图谱的分布式医院信息综合查询系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 医院信息系统 |
| 1.2.2 知识图谱 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 相关理论和技术 |
| 2.1 知识图谱 |
| 2.1.1 实体抽取 |
| 2.1.2 关系抽取 |
| 2.1.3 属性抽取 |
| 2.2 分类算法 |
| 2.3 分布式技术 |
| 2.4 Cache数据库 |
| 2.5 Neo4j数据库 |
| 2.6 Spring技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 医院信息综合查询系统需求分析 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 功能性需求 |
| 3.1.2 非功能性需求 |
| 3.2 用例分析 |
| 3.2.1 用例角色分析 |
| 3.2.2 用例角色功能分析 |
| 3.3 可行性分析 |
| 3.3.1 技术可行性 |
| 3.3.2 操作可行性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 医院信息综合查询系统总体设计 |
| 4.1 系统总体逻辑架构 |
| 4.2 系统总体技术架构 |
| 4.3 系统硬件架构设计 |
| 4.4 系统软件架构设计 |
| 4.5 系统软件功能模块设计 |
| 4.6 数据库设计 |
| 4.6.1 数据库概念设计 |
| 4.6.2 数据库逻辑设计 |
| 4.6.3 数据库物理设计 |
| 4.7 系统安全设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 系统关键模块详细设计与实现 |
| 5.1 医疗数据分类 |
| 5.2 分布式数据库 |
| 5.3 知识图谱实现 |
| 5.4 用户信息模块 |
| 5.4.1 信息修改功能 |
| 5.4.2 角色权限分配 |
| 5.5 设备信息模块 |
| 5.6 耗材信息模块 |
| 5.7 药品信息模块 |
| 5.8 医疗信息模块 |
| 5.8.1 每日医疗日报 |
| 5.8.2 医院实时数据 |
| 5.8.3 科室占床收入 |
| 5.8.4 医疗收入统计 |
| 5.8.5 合理化用药 |
| 5.9 数据抓取 |
| 5.10 本章小结 |
| 第六章 系统验证和测试 |
| 6.1 系统测试 |
| 6.1.1 系统功能测试 |
| 6.1.2 系统性能测试 |
| 6.1.3 测试结果 |
| 6.2 系统运营测试 |
| 6.2.1 临床用药管理运营测试 |
| 6.2.2 医疗质量管理运营测试 |
| 6.2.3 占床信息管理运营测试 |
| 6.2.4 耗材监管运营测试 |
| 6.2.5 医院运营管理运营测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）分布式技术在电子招投标交易平台建构中的应用（论文提纲范文）
| 1 分布式技术 |
| 1.1 分布式技术概念 |
| 1.2 分布式技术类型 |
| 1.3 分布式技术应用特点 |
| 2 电子招投标交易平台的作用 |
| 2.1 有利于促进招投标工作的公平竞争 |
| 2.2 有利于更好地保证招投标效率和效果 |
| 2.3 有利于缩小招投标成本 |
| 2.4 有利于促进招投标业务向规范化、标准化方向发展 |
| 3 分布式电子招投标交易平台模型描述 |
| 3.1 平台模型构建 |
| 3.2 模型业务流程 |
| 4 分布式电子招投标交易平台存在的技术难点探究 |
| 5 结语 |
（5）分布式技术在机务运用安全管理系统的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容及组织结构 |
| 2 机务运用安全管理系统 |
| 2.1 机务运用安全管理系统简介 |
| 2.1.1 系统功能 |
| 2.1.2 系统现状及不足 |
| 2.2 需求分析 |
| 3 系统开发关键技术 |
| 3.1 Hadoop编程框架 |
| 3.1.1 Hadoop框架的介绍和应用 |
| 3.1.2 HDFS分布式文件系统 |
| 3.2 CP-ABE加密算法及应用 |
| 3.2.1 算法简介 |
| 3.2.2 CP-ABE加密算法在系统的应用 |
| 3.3 Web应用框架 |
| 3.3.1 MVC模式 |
| 3.3.2 Spring框架及Spring MVC的应用 |
| 3.3.3 MyBatis持久层框架应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 分布式技术应用设计 |
| 4.1 总体设计 |
| 4.1.1 网络架构 |
| 4.1.2 部署架构 |
| 4.1.3 总体架构 |
| 4.1.4 数据库层 |
| 4.1.5 数据管理层 |
| 4.1.6 服务管理层 |
| 4.1.7 用户管理层 |
| 4.2 详细设计 |
| 4.2.1 数据库层设计 |
| 4.2.2 数据管理层 |
| 4.2.3 服务管理层设计 |
| 4.2.4 用户管理层设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 系统测试与结果分析 |
| 5.1 模块功能测试 |
| 5.1.1 乘务员运用管理模块测试 |
| 5.1.2 揭示管理测试 |
| 5.1.3 机车视频监控预警管理测试 |
| 5.1.4 移动终端APP测试 |
| 5.1.5 综合信息管理平台测试 |
| 5.2 性能测试 |
| 5.2.1 系统功能测试 |
| 5.2.2 负载均衡测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）基于分布式技术的“互联网+生态站”大数据平台设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要内容及结构 |
| 2 关键技术介绍 |
| 2.1 Vue.js前端框架与ECharts可视化工具 |
| 2.2 Spring Boot后端服务框架 |
| 2.3 Spring Cloud分布式框架 |
| 2.4 Nginx反向代理服务器 |
| 2.5 Active Mq消息队列 |
| 2.6 Redis缓存数据库 |
| 2.7 Docker容器技术 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 系统需求分析 |
| 3.1 系统用户分析 |
| 3.2 系统功能需求 |
| 3.3 系统非功能需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统设计 |
| 4.1 系统技术架构设计 |
| 4.2 系统功能模块设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 MySQL数据库设计 |
| 4.3.2 Redis数据库设计 |
| 4.4 大数据存储方案设计 |
| 4.5 接口设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统实现 |
| 5.1 系统架构搭建 |
| 5.1.1 前端框架搭建 |
| 5.1.2 后端框架实现 |
| 5.2 单点登陆、权限过滤及认证系统 |
| 5.2.1 单点登陆模块 |
| 5.2.2 权限过滤功能 |
| 5.2.3 权限认证功能 |
| 5.3 实时数据与站点展示系统 |
| 5.3.1 站点展示模块 |
| 5.3.2 指标展示模块 |
| 5.3.3 实时数据显示模块 |
| 5.3.4 数据变化趋势可视化模块 |
| 5.4 历史数据查询与可视化系统 |
| 5.4.1 单站点历史数据分页查询 |
| 5.4.2 单站点历史数据可视化 |
| 5.4.3 多站点历史数据对比分页查询 |
| 5.4.4 多站点历史数据对比可视化 |
| 5.5 数据分析与可视化系统 |
| 5.5.1 数据预测模块 |
| 5.5.2 同比环比模块 |
| 5.5.3 数据质量模块 |
| 5.5.4 统计特征模块 |
| 5.6 数据报表系统 |
| 5.6.1 指标因子模板管理模块 |
| 5.6.2 数据下载模块 |
| 5.7 数据审核系统 |
| 5.7.1 数据可视化查询模块 |
| 5.7.2 数据人工修复模块 |
| 5.8 任务处理系统 |
| 5.8.1 定时任务模块 |
| 5.8.2 数据监听模块 |
| 5.8.3 消息发送模块 |
| 5.9 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 测试工具 |
| 6.2 测试方案 |
| 6.2.1 单元测试 |
| 6.2.2 集成测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 企业导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（7）基于JEESITE平台的医疗设备信息管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 1.4 论文的内容和结构 |
| 第二章 医疗设备信息管理系统实现软件基础 |
| 2.1 Jeesite平台介绍 |
| 2.2 B/S模式 |
| 2.3 Spring框架 |
| 2.4 分布式技术栈 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 医疗设备信息管理系统需求和功能分析 |
| 3.1 医院设备信息管理系统简介 |
| 3.2 医院设备信息管理系统存在的问题 |
| 3.3 医院设备信息管理系统需求分析 |
| 3.4 医疗设备信息管理系统的角色设置 |
| 3.5 设备管理的功能要求 |
| 3.6 系统设计的非功能要求 |
| 第四章 医疗设备信息管理系统软件设计 |
| 4.1 架构设计 |
| 4.2 系统数据库设计 |
| 4.3 系统状态机设计 |
| 第五章 医疗设备信息管理系统的实现 |
| 5.1 各个模块的基本功能实现 |
| 5.2 系统软件实现 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（8）大规模图拓扑结构分析技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 大规模图中的拓扑排序优化 |
| 1.2.2 大规模图中的环搜索优化 |
| 1.2.3 大规模图中的子图匹配算法比较 |
| 1.3 研究挑战 |
| 1.4 本文思路和主要贡献 |
| 第二章 相关工作和背景知识 |
| 2.1 大规模图中的拓扑排序和I/O-efficient技术 |
| 2.1.1 背景知识 |
| 2.1.2 相关技术和现有研究成果简介 |
| 2.2 大规模图中的环搜索和并行技术 |
| 2.2.1 背景知识 |
| 2.2.2 相关技术和现有研究成果简介 |
| 2.3 大规模图中子图匹配和分布式技术 |
| 2.3.1 相关技术和现有研究成果简介 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 大规模图中的拓扑排序优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题定义 |
| 3.3 单线程拓扑排序算法 |
| 3.3.1 基于深度优先的拓扑排序 |
| 3.3.2 基于广度优先的拓扑排序 |
| 3.4 半外部排序SemiTS |
| 3.5 迭代拓扑排序 |
| 3.5.1 基于迭代改进的外部拓扑排序 |
| 3.5.2 现有方法的弱点 |
| 3.6 基于压缩-扩张技术的拓扑排序 |
| 3.6.1 压缩-扩张模式的优势 |
| 3.6.2 帮助拓扑排序的压缩算法 |
| 3.6.3 帮助拓扑排序的扩张算法 |
| 3.6.4 压缩扩张法优化拓扑排序 |
| 3.7 实验验证 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 大规模图中的环搜索优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题定义 |
| 4.3 单线程搜索技术 |
| 4.4 利用并行优化环搜索 |
| 4.4.1 扩展-搜索模式 |
| 4.4.2 简单前缀扩展 |
| 4.4.3 并行搜索 |
| 4.5 利用前缀估计值智能展开 |
| 4.5.1 前缀容量和智能展开 |
| 4.5.2 DAG-Tail-Index的定义 |
| 4.5.3 DAG-Tail-Index的计算 |
| 4.5.4 分析 |
| 4.6 实验验证 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 大规模图中的子图模式查询算法的比较研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 子图匹配的定义 |
| 5.3 前沿方法概述 |
| 5.4 分布式子图匹配算法 |
| 5.4.1 基于二元连接的子图生长算法BinJoin |
| 5.4.2 最差情况下最优的点生长算法WOptJoin |
| 5.4.3 基于超立方体顶点分割算法ShrCube |
| 5.4.4 其他分布式子图匹配算法 |
| 5.4.5 最坏情况下最优算法 |
| 5.5 优化策略 |
| 5.5.1 批处理(Batching) |
| 5.5.2 三角形索引(Triangle Indexing) |
| 5.5.3 压缩(Compression) |
| 5.6 实验和分析 |
| 5.6.1 实验环境 |
| 5.6.2 无标签图实验 |
| 5.6.3 标签图实验 |
| 5.7 实践性结论 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要工作和贡献 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表论文和科研情况 |
（9）Hadoop技术在三峡库区水质数据分析与管理中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景与目的 |
| 1.1.1 论文研究背景 |
| 1.1.2 论文研究目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水环境监测现状 |
| 1.2.2 分布式技术研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构 |
| 1.4 章节安排 |
| 2 关键技术研究 |
| 2.1 Hadoop分布式框架 |
| 2.2 HBase结构 |
| 2.3 Flume结构 |
| 2.4 Kafka结构 |
| 2.5 Spark结构 |
| 2.5.1 Spark基本原理 |
| 2.5.2 Spark Streaming工作原理 |
| 2.6 Spring MVC服务技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 水质分析与管理系统需求分析与设计 |
| 3.1 水质系统架构分析 |
| 3.2 水质系统需求分析 |
| 3.2.1 系统功能性需求 |
| 3.2.2 系统非功能性需求 |
| 3.3 系统结构设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 水质分析与管理系统的模块实现 |
| 4.1 数据感知模块 |
| 4.1.1 模块组成 |
| 4.1.2 无线传感器网络实现 |
| 4.2 数据接入模块 |
| 4.2.1 数据接入模块框架 |
| 4.2.2 数据接入模块实现 |
| 4.3 水质分析模块 |
| 4.3.1 水质分析模块框架 |
| 4.3.2 分类模型分析 |
| 4.3.3 基于Spark Streaming的水质分析模型实现 |
| 4.3.4 水质分析模块实现 |
| 4.4 数据存储模块 |
| 4.4.1 HBase数据存储实现 |
| 4.4.2 Redis数据存储实现 |
| 4.4.3 Mysql数据存储实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 水质分析与管理软件平台设计与实现 |
| 5.1 软件平台功能设计 |
| 5.2 软件平台架构设计 |
| 5.3 软件平台功能实现 |
| 5.3.1 用户登录功能实现 |
| 5.3.2 用户日志功能实现 |
| 5.3.3 节点可视化功能实现 |
| 5.3.4 异常报警功能实现 |
| 5.3.5 数据查询功能实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 系统部署与测试 |
| 6.1 系统部署 |
| 6.1.1 Linux节点部署 |
| 6.1.2 Hadoop与 HBase部署 |
| 6.1.3 Spark部署 |
| 6.1.4 Kafka部署 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.2.1 模块功能测试 |
| 6.2.2 系统平台功能测试 |
| 6.3 非功能测试 |
| 6.3.1 水质分类模型性能验证 |
| 6.3.2 Kafka读写性能测试 |
| 6.3.3 HBase查询性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.作者攻读硕士学位期间参加的科研项目目录 |
| B.作者攻读硕士学位期间参加的竞赛项目目录 |
| C.学位论文数据集 |
| 致谢 |
（10）基于GeoTrellis的栅格大数据分布式计算研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 栅格大数据的存储现状 |
| 1.2.2 栅格大数据的计算现状 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 系统架构设计与搭建 |
| 2.1 基于GeoTrellis 的栅格大数据处理分布式架构设计 |
| 2.1.1 分布式计算 |
| 2.1.2 Spark分布式计算框架 |
| 2.1.3 基于GeoTrellis的栅格大数据处理四层分布式架构设计 |
| 2.2 系统搭建 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 分布式存储设计与数据加载 |
| 3.1 基于GeoTrellis的栅格大数据分布式存储设计 |
| 3.1.1 分布式存储 |
| 3.1.2 HDFS分布式文件系统 |
| 3.1.3 基于GeoTrellis实现栅格数据分块 |
| 3.1.4 基于GeoTrellis空间索引保持空间邻近性 |
| 3.2 栅格数据加载 |
| 3.2.1 分布式内存对象Tile Layer RDD |
| 3.2.2 栅格数据入库 |
| 3.2.3 影像金字塔构建 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 Web测试系统设计与实现 |
| 4.1 栅格数据计算可并行化分析 |
| 4.2 Web测试系统架构设计 |
| 4.2.1 系统分析 |
| 4.2.2 系统架构 |
| 4.3 Web测试系统功能设计 |
| 4.4 Web测试系统功能实现 |
| 4.4.1 浏览器端功能实现 |
| 4.4.2 服务端功能实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 性能分析 |
| 5.1 计算节点数量对系统性能的影响 |
| 5.1.1 实验数据 |
| 5.1.2 实验结果 |
| 5.2 栅格数据量对系统性能的影响 |
| 5.2.1 实验数据 |
| 5.2.2 实验结果 |
| 5.3 硬件资源对系统性能的影响 |
| 5.4 问题与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
四、分布式技术在教材管理系统中的应用（论文参考文献）
- [1]基于Dubbo和Zookeeper的学校自助证明打印系统设计与实现[D]. 吴小东. 兰州大学, 2021(12)
- [2]河北财税信息管理系统的设计与实现[D]. 关云昊. 燕山大学, 2021(01)
- [3]基于知识图谱的分布式医院信息综合查询系统的设计与实现[D]. 欧磊. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]分布式技术在电子招投标交易平台建构中的应用[J]. 孙忠英. 长江信息通信, 2021(03)
- [5]分布式技术在机务运用安全管理系统的应用研究[D]. 安二晶. 兰州交通大学, 2020(02)
- [6]基于分布式技术的“互联网+生态站”大数据平台设计与实现[D]. 肖天宇. 北京林业大学, 2020(02)
- [7]基于JEESITE平台的医疗设备信息管理系统的设计与实现[D]. 乔俨. 山东大学, 2020(02)
- [8]大规模图拓扑结构分析技术研究[D]. 庆祝. 华东师范大学, 2020(10)
- [9]Hadoop技术在三峡库区水质数据分析与管理中的应用研究[D]. 陈泽宇. 重庆大学, 2020
- [10]基于GeoTrellis的栅格大数据分布式计算研究[D]. 向虹锟. 西南交通大学, 2020(07)