基于Hadoop的云教学资源平台设计与实现

发布时间：2017-09-27 09:30

  本文关键词：基于Hadoop的云教学资源平台设计与实现

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【摘要】：随着信息技术的快速发展,教育信息化进程在新的信息技术地驱动下不断加速发展,随之产生的问题是数据爆炸式增长。大量的教育资源不断开发,对数据存储以及数据检索等关键技术提出了新的挑战。 本文在传统模式(B/S架构)教学资源平台的基础上,通过对国内外现状的分析整理,研究分析云计算在教育领域的现状及运用。进一步研究了Hadoop云计算框架在数据存储方面具备扩展性,为解决传统平台资源存储的瓶颈和提升用户在海量信息中检索所需教学资源的速度提供依据。最后,针对现有平台存在资源平台存储不易扩展、资源共享设计不完善等问题,实现基于Hadoop云计算框架的云教学资源平台。 本文首先对云平台中教学资源的存储结构、融合HBase和MySQL两类数据库优势的混合式数据库系统以及基于J2EE中主流SSH2框架的Web系统进行设计,使用Hadoop的分布式文件系统来存储教学资源,实现了一个实验性的基于Hadoop的云教学资源平台。其次,重新定义了平台资源反馈方式及角色关系,增加平台管理和维护的灵活行。同时,为提升平台及资源共享能力,开发了对外开放的应用接口。最后,进行云教学资源平台与传统资源平台对比的性能测试,对云教学资源平台性能作出评价。
【关键词】：云计算 教学资源平台 Hadoop 资源共享 HBase
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP311.52;G434
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-17
• 1.1 研究背景11
• 1.2 研究的意义11-12
• 1.3 国外相关工作研究现状12-13
• 1.4 国内相关工作研究现状13-15
• 1.4.1 国内教学资源平台发展现状13-14
• 1.4.2 国内云计算教学应用发展现状14-15
• 1.5 研究目的与内容15-17
• 1.5.1 研究目的15
• 1.5.2 研究内容15-17
• 2 教育理论与实现技术17-31
• 2.1 教学资源17
• 2.1.1 教学资源的概念17
• 2.1.2 教学资源分类17
• 2.2 计算与教学资源平台17-20
• 2.2.1 云计算及其特点18-19
• 2.2.2 云计算服务模式19-20
• 2.2.3 云教学资源平台20
• 2.3 教学理论与云教学资源平台20-22
• 2.3.1 建构主义学习理论及运用20-21
• 2.3.2 人本主义学习理论及运用21-22
• 2.4 计算框架Hadoop概述22-31
• 2.4.1 分布式文件系统HDFS22-24
• 2.4.2 计算框架MapReduce24-27
• 2.4.3 分布式数据库HBase27-29
• 2.4.4 协调系统ZooKeeper29-31
• 3 云教学资源平台设计31-46
• 3.1 平台设计原则31
• 3.2 云平台系统框架设计31-33
• 3.3 云教学资源相关设计33-36
• 3.3.1 云平台资源结构设计33-34
• 3.3.2 资源存储展示设计34-36
• 3.4 云教学资源平台数据库设计36-41
• 3.4.1 MySQL与HBase的关系37-38
• 3.4.2 HBase数据库表设计38-40
• 3.4.3 MySQL数据库表设计40-41
• 3.5 云教学资源平台Web系统设计41-44
• 3.5.1 Web系统结构设计42
• 3.5.2 Web系统功能设计42-44
• 3.6 云平台资源反馈优化及角色关系设计44-46
• 4 云教学资源平台实现46-62
• 4.1 基于Hadoop搭建云计算环境46-50
• 4.1.1 无密钥SSH通讯服务配置46-47
• 4.1.2 Hadoop的文件配置47-48
• 4.1.3 ZooKeeper的文件配置48
• 4.1.4 HBase的文件配置48-50
• 4.1.5 集群的启动命令以及顺序50
• 4.2 云教学资源平台数据模块实现50-53
• 4.2.1 云平台资源共享后台实现50-51
• 4.2.2 云平台数据库模块实现51-53
• 4.3 云教学资源平台WEB应用系统实现53-57
• 4.3.1 教学资源主页实现53-55
• 4.3.2 教学资源浏览模块实现55-56
• 4.3.3 平台管理模块实现56-57
• 4.4 云教学资源平台系统性能测试57-62
• 4.4.1 性能测试环境以及测试内容58-59
• 4.4.2 性能测试结果59-60
• 4.4.3 云教学资源平台性能分析60-62
• 5 结论与展望62-64
• 5.1 结论62
• 5.2 不足与展望62-64
• 参考文献64-66
• 作者简历66-68
• 学位论文数据集68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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中国博士学位论文全文数据库 前1条

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本文编号：928920