MapReduce型海量數(shù)據(jù)處理平臺(tái)中的內(nèi)存級(jí)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)研究的開題報(bào)告

MapReduce型海量數(shù)據(jù)處理平臺(tái)中的內(nèi)存級(jí)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)研究的開題報(bào)告一、選題背景和研究意義隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，人們需要處理大量的數(shù)據(jù)，如何高效處理海量數(shù)據(jù)已成為互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的熱門話題。MapReduce是一種可以處理海量數(shù)據(jù)的編程模型，它通過將任務(wù)分解成多個(gè)并行的小任務(wù)，然后將這些小任務(wù)分配給不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，再進(jìn)行匯總的方式，實(shí)現(xiàn)了在分布式系統(tǒng)中處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力。然而，MapReduce在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的過程中，需要頻繁地讀寫數(shù)據(jù)，對(duì)于大量的磁盤IO操作，會(huì)嚴(yán)重影響其處理效率。因此，采用內(nèi)存級(jí)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)來緩解IO瓶頸已成為提升MapReduce效率的重要途徑。本研究擬通過調(diào)研相關(guān)文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)，分析MapReduce中現(xiàn)有內(nèi)存級(jí)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，并提出改進(jìn)方案，從而為海量數(shù)據(jù)處理平臺(tái)提供更高效的內(nèi)存級(jí)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)。二、研究?jī)?nèi)容和研究方法1.研究?jī)?nèi)容（1）MapReduce技術(shù)概述及內(nèi)存級(jí)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)的現(xiàn)狀（2）MapReduce內(nèi)存級(jí)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)分析（3）基于改進(jìn)的內(nèi)存級(jí)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)的MapReduce平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)（4）實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下對(duì)改進(jìn)的MapReduce平臺(tái)性能測(cè)試和分析2.研究方法（1）文獻(xiàn)調(diào)研：參考相關(guān)文獻(xiàn)，分析MapReduce的基本原理，現(xiàn)有內(nèi)存級(jí)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。（2）系統(tǒng)分析：對(duì)現(xiàn)有MapReduce平臺(tái)進(jìn)行系統(tǒng)分析，并設(shè)計(jì)出改進(jìn)方案。（3）代碼實(shí)現(xiàn)：利用Java語言，對(duì)MapReduce平臺(tái)進(jìn)行代碼實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行測(cè)試及性能優(yōu)化。（4）性能測(cè)試：構(gòu)建實(shí)際場(chǎng)景下的大數(shù)據(jù)處理任務(wù)，利用Hadoop測(cè)試集群，進(jìn)行性能測(cè)試并分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。三、預(yù)期研究成果1.分析MapReduce內(nèi)存級(jí)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)2.提出基于改進(jìn)的內(nèi)存級(jí)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)的MapReduce平臺(tái)設(shè)計(jì)方案3.實(shí)現(xiàn)改進(jìn)的MapReduce平臺(tái)，并進(jìn)行性能測(cè)試和分析4.提供MapReduce處理大數(shù)據(jù)的內(nèi)存級(jí)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)解決方案四、研究時(shí)間安排本研究預(yù)期完成時(shí)間為10個(gè)月，安排如下：1.前期準(zhǔn)備（1個(gè)月）：閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，深入了解MapReduce技術(shù)和內(nèi)存級(jí)緩存技術(shù)的研究現(xiàn)狀，制定研究方案和安排。2.中期進(jìn)展（5個(gè)月）：完成MapReduce平臺(tái)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，基于改進(jìn)的內(nèi)存級(jí)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化。3.后期實(shí)驗(yàn)（3個(gè)月）：進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的性能測(cè)試和分析，與現(xiàn)有MapReduce平臺(tái)進(jìn)行對(duì)比測(cè)試。4.報(bào)告撰寫（1個(gè)月）：整理研究數(shù)據(jù)，完成論文撰寫和PPT制作，準(zhǔn)備答辯。五、參考文獻(xiàn)[1]DeanJ,GhemawatS.MapReduce:SimplifiedDataProcessingonLargeClusters.CommunicationsoftheACM,2008,51(1):107-113.[2]RamakrishnanR,GehrkeJ.DatabaseManagementSystems.3rdedition.NewYork:McGraw-HillHigherEducation,2003.[3]DongarraJ,ZhengW-M,WuJ.MapReduce:AParallelandDistributedProcessingSystemforBigData.InternationalJournalofHighPerformanceComputingApplications,2014,28(2):99-108.[4]Dragojevi?A,NarayananD,CastroM,etal.Nocompromises:distributedtransactionswithconsistency,availability,andperformance.ACMSIGOPSOperatingSystemsReview,2014,48(1):54-65.[5]XiaoyongTang,QianLin.ResearchontheoptimizationschemeofinternalcachinginHadooo