本文關(guān)鍵詞：基于Hadoop的移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：二十一世紀(jì)以來(lái)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、移動(dòng)通信技術(shù)的高速發(fā)展不斷地改變著人們的生活方式和工作方式,也改變著人們求知學(xué)習(xí)的方式。特別是近幾年3G技術(shù)的不斷成熟與應(yīng)用使得手機(jī)上網(wǎng)突破了網(wǎng)絡(luò)通信速度的瓶頸后,我國(guó)手機(jī)網(wǎng)民數(shù)量迅速增長(zhǎng),使用手機(jī)進(jìn)行隨時(shí)、隨地的移動(dòng)式學(xué)習(xí)的用戶也越來(lái)越多。但是以手機(jī)為代表的常用的移動(dòng)學(xué)習(xí)設(shè)備因受體積的限制,計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力差,資源共享能力低等缺點(diǎn)還不能滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的學(xué)習(xí)需求,這也阻礙了移動(dòng)學(xué)習(xí)模式的進(jìn)一步推廣。 與此同時(shí),云計(jì)算作為一種全新網(wǎng)絡(luò)服務(wù)方式,受到眾多學(xué)者、專(zhuān)家的認(rèn)可與追捧。它將任務(wù)處理的模式由傳統(tǒng)的以桌面為核心的轉(zhuǎn)變?yōu)橐跃W(wǎng)絡(luò)為核心,充分利用互聯(lián)網(wǎng)的功能來(lái)實(shí)現(xiàn)自己想要完成的任務(wù),使網(wǎng)絡(luò)成為傳遞服務(wù)、計(jì)算力和信息的綜合媒介,真正實(shí)現(xiàn)按需計(jì)算、多人協(xié)作。近兩年微軟、google等各大IT公司都投入了巨大的人力與財(cái)力致力于云計(jì)算的發(fā)展,云計(jì)算技術(shù)日趨得到完善,并已經(jīng)在教育中進(jìn)行了初步的應(yīng)用。 考慮到以上兩種情況,我們?cè)囂叫缘陌言朴?jì)算應(yīng)用于移動(dòng)學(xué)習(xí)領(lǐng)域,試圖通過(guò)搭建一個(gè)基于云計(jì)算的移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),來(lái)解決移動(dòng)學(xué)習(xí)發(fā)展中所面臨的問(wèn)題。在研究中我們對(duì)大量的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行調(diào)研、總結(jié)與比較,通過(guò)調(diào)研移動(dòng)學(xué)習(xí)國(guó)內(nèi)外研究的現(xiàn)狀,找到移動(dòng)學(xué)習(xí)目前發(fā)展中存在的問(wèn)題。并深入了解了移動(dòng)學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ),掌握了移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的幾大原則。通過(guò)對(duì)云計(jì)算的文獻(xiàn)、網(wǎng)站等相關(guān)資料的調(diào)研。深入地了解了云計(jì)算的工作原理,體系結(jié)構(gòu)、服務(wù)層次,以及云計(jì)算對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)所產(chǎn)生的正面影響后,對(duì)目前幾大主要的云計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行比較后,選擇利用開(kāi)源的云計(jì)算平臺(tái)Hadoop來(lái)搭建云計(jì)算環(huán)境,并設(shè)計(jì)出了基于Hadoop的移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的理論模型,在模型中除了參照傳統(tǒng)的移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)以外,著重利用云計(jì)算技術(shù)為移動(dòng)學(xué)習(xí)提供了海量的存儲(chǔ)服務(wù)與高性能計(jì)算服務(wù)。在大量的閱讀了關(guān)于Hadoop的文獻(xiàn)資料,掌握了分布式文件系統(tǒng)HDFS與MapReduce框架的原理。成功的利用Hadoop搭建了云計(jì)算環(huán)境,并利用WAP技術(shù)、虛擬化技術(shù)、AJAX技術(shù)成功實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的部分功能。并在最后對(duì)系統(tǒng)做了關(guān)于存儲(chǔ)與高性能計(jì)算方面的測(cè)試,測(cè)試結(jié)果也證明了云計(jì)算技術(shù)是移動(dòng)學(xué)習(xí)發(fā)展最好的選擇。在論文的最后總結(jié)了本研究的成果與不足,并對(duì)下一步工作做了展望。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 移動(dòng)學(xué)習(xí) Hadoop 移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng) 虛擬化
【學(xué)位授予單位】：河南師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09;G434
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 選題背景與意義10-11
• 1.1.1 選題的背景10-11
• 1.1.2 研究的意義11
• 1.2 移動(dòng)學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 研究的內(nèi)容及結(jié)構(gòu)15-18
• 第二章 云計(jì)算18-26
• 2.1 云計(jì)算的概念和特點(diǎn)18-19
• 2.1.1 云計(jì)算的概念:18
• 2.1.3 云計(jì)算的分類(lèi)18-19
• 2.2 云計(jì)算的興起于發(fā)展19-22
• 2.2.1 云計(jì)算的興起19-20
• 2.2.2 云計(jì)算的發(fā)展20-21
• 2.2.3 云計(jì)算對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)的影響21-22
• 2.3 HADOOP22-26
• 2.3.1 MAPREDUCE23-24
• 2.3.2 HDFS24-26
• 第三章 相關(guān)技術(shù)26-34
• 3.1 WAP2.0 技術(shù)26-28
• 3.2 虛擬化技術(shù)28-30
• 3.3 AJAX 技術(shù)30-34
• 第四章 基于HADOOP 的移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)34-42
• 4.1 移動(dòng)學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)34-36
• 4.1.1 非正式學(xué)習(xí)(IZNFORMALLEARNING)34-35
• 4.1.2 行動(dòng)學(xué)習(xí)法（ACTION LEARNING）35-36
• 4.1.3 情境認(rèn)知與學(xué)習(xí)(SITUATEDCOGNITIONANDLEARNING)36
• 4.2 移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)36-38
• 4.2.1 移動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境分析36-37
• 4.2.2 移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的原則37-38
• 4.3 基于HADOOP 的移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)理論模型38-42
• 第五章 基于HADOOP 的移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)42-54
• 5.1 基于HADOOP 的移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的架構(gòu)與開(kāi)發(fā)環(huán)境42-43
• 5.2 基于HADOOP 搭建云計(jì)算環(huán)境43-45
• 5.2.1 配置SSH 服務(wù)43-44
• 5.2.2 HADOOP 的配置44-45
• 5.3 主要功能模塊的實(shí)現(xiàn)45-54
• 5.3.1 資源存儲(chǔ)服務(wù)45-48
• 5.3.2 高性能計(jì)算服務(wù)48-49
• 5.3.3 監(jiān)控模塊49-54
• 第六章 性能測(cè)試54-56
• 6.1 數(shù)據(jù)讀取速度54
• 6.2 高性能計(jì)算54-56
• 第七章 總結(jié)與展望56-58
• 7.1 研究結(jié)論56
• 7.2 展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-60
• 致謝60-61
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄61-62

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于Hadoop的移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：372408