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基于Hadoop的移动学习系统设计与实现

作　者: 翟炎杰
导　师: 高宏卿
学　校: 河南师范大学
专　业: 教育技术学
关键词: 云计算移动学习 Hadoop 移动学习系统虚拟化
分类号: G434
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

二十一世纪以来网络技术、移动通信技术的高速发展不断地改变着人们的生活方式和工作方式,也改变着人们求知学习的方式。特别是近几年3G技术的不断成熟与应用使得手机上网突破了网络通信速度的瓶颈后,我国手机网民数量迅速增长,使用手机进行随时、随地的移动式学习的用户也越来越多。但是以手机为代表的常用的移动学习设备因受体积的限制,计算能力和存储能力差,资源共享能力低等缺点还不能满足人们日益增长的学习需求,这也阻碍了移动学习模式的进一步推广。与此同时,云计算作为一种全新网络服务方式,受到众多学者、专家的认可与追捧。它将任务处理的模式由传统的以桌面为核心的转变为以网络为核心,充分利用互联网的功能来实现自己想要完成的任务,使网络成为传递服务、计算力和信息的综合媒介,真正实现按需计算、多人协作。近两年微软、google等各大IT公司都投入了巨大的人力与财力致力于云计算的发展,云计算技术日趋得到完善,并已经在教育中进行了初步的应用。考虑到以上两种情况,我们试探性的把云计算应用于移动学习领域,试图通过搭建一个基于云计算的移动学习系统,来解决移动学习发展中所面临的问题。在研究中我们对大量的相关文献进行调研、总结与比较,通过调研移动学习国内外研究的现状,找到移动学习目前发展中存在的问题。并深入了解了移动学习的理论基础,掌握了移动学习系统设计的几大原则。通过对云计算的文献、网站等相关资料的调研。深入地了解了云计算的工作原理,体系结构、服务层次,以及云计算对移动学习所产生的正面影响后,对目前几大主要的云计算平台进行比较后,选择利用开源的云计算平台Hadoop来搭建云计算环境,并设计出了基于Hadoop的移动学习系统的理论模型,在模型中除了参照传统的移动学习系统设计以外,着重利用云计算技术为移动学习提供了海量的存储服务与高性能计算服务。在大量的阅读了关于Hadoop的文献资料,掌握了分布式文件系统HDFS与MapReduce框架的原理。成功的利用Hadoop搭建了云计算环境,并利用WAP技术、虚拟化技术、AJAX技术成功实现了移动学习系统的部分功能。并在最后对系统做了关于存储与高性能计算方面的测试,测试结果也证明了云计算技术是移动学习发展最好的选择。在论文的最后总结了本研究的成果与不足,并对下一步工作做了展望。

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-10
第一章绪论  10-18
  1.1 选题背景与意义  10-11
    1.1.1 选题的背景  10-11
    1.1.2 研究的意义  11
  1.2 移动学习研究现状  11-15
    1.2.1 国外研究现状  12-14
    1.2.2 国内研究现状  14-15
  1.3 研究的内容及结构  15-18
第二章云计算  18-26
  2.1 云计算的概念和特点  18-19
    2.1.1 云计算的概念:  18
    2.1.3 云计算的分类  18-19
  2.2 云计算的兴起于发展  19-22
    2.2.1 云计算的兴起  19-20
    2.2.2 云计算的发展  20-21
    2.2.3 云计算对移动学习的影响  21-22
  2.3 HADOOP  22-26
    2.3.1 MAPREDUCE  23-24
    2.3.2 HDFS  24-26
第三章相关技术  26-34
  3.1 WAP2.0 技术  26-28
  3.2 虚拟化技术  28-30
  3.3 AJAX 技术  30-34
第四章基于HADOOP 的移动学习系统分析与设计  34-42
  4.1 移动学习的理论基础  34-36
    4.1.1 非正式学习(IZNFORMALLEARNING)  34-35
    4.1.2 行动学习法（ACTION LEARNING）  35-36
    4.1.3 情境认知与学习(SITUATEDCOGNITIONANDLEARNING)  36
  4.2 移动学习系统分析与设计  36-38
    4.2.1 移动学习环境分析  36-37
    4.2.2 移动学习系统设计的原则  37-38
  4.3 基于HADOOP 的移动学习系统理论模型  38-42
第五章基于HADOOP 的移动学习系统的实现  42-54
  5.1 基于HADOOP 的移动学习系统的架构与开发环境  42-43
  5.2 基于HADOOP 搭建云计算环境  43-45
    5.2.1 配置SSH 服务  43-44
    5.2.2 HADOOP 的配置  44-45
  5.3 主要功能模块的实现  45-54
    5.3.1 资源存储服务  45-48
    5.3.2 高性能计算服务  48-49
    5.3.3 监控模块  49-54
第六章性能测试  54-56
  6.1 数据读取速度  54
  6.2 高性能计算  54-56
第七章总结与展望  56-58
  7.1 研究结论  56
  7.2 展望  56-58
参考文献  58-60
致谢  60-61
攻读学位期间发表的学术论文目录  61-62

基于Hadoop的移动学习系统设计与实现

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