MapReduce框架下Skyline查询算法研究与改进的开题报告.docx

MapReduce框架下Skyline查询算法研究与改进的开题报告
一、研究背景
Skyline查询算法是一种常用的数据查询算法，主要用于多维数据的查询和筛选。MapReduce是一种常用的分布式计算框架，能够实现大数据的高效处理。将Skyline查询算法应用于MapReduce框架中，可以提高算法的效率和可扩展性。
二、研究目的
本研究旨在研究基于MapReduce框架下Skyline查询算法的实现和优化方案，提高算法的性能和可扩展性。
三、研究内容
本研究的主要内容包括以下方面：
1.MapReduce框架概述：介绍MapReduce框架的基本结构和原理，熟悉MapReduce框架的使用方法。
2.Skyline查询算法研究：介绍常见的Skyline查询算法，包括NaiveSkyline、DC-Skyline和BBS算法等。分析Skyline查询算法的优缺点和适用范围。
3.基于MapReduce的Skyline查询算法设计与实现：根据MapReduce框架的特点，设计基于MapReduce的Skyline查询算法，并进行实现和测试。
4.算法优化方案研究：针对MapReduce框架下Skyline查询算法的局限性和瓶颈问题，提出优化方案，包括并行化处理、数据划分和剪枝优化等。
5.性能测试与分析：对实现的基于MapReduce的Skyline查询算法进行性能测试，并进行性能分析和优化。
四、研究意义
本研究有以下几个方面的意义：
1.为MapReduce框架下Skyline查询算法的研究提供一种新的思路和方法。
2.提高Skyline查询算法的性能和可扩展性，适应大数据处理的需求。
3.对MapReduce框架和Skyline查询算法的理解和应用能力得到提高。
5.研究方法和流程
本研究采用实证研究的方法，具体研究流程如下：
1.调研和文献综述：对MapReduce框架和Skyline查询算法进行了调研和文献综述，了解相关知识和研究进展。
2.设计和实现基于MapReduce的Skyline查询算法：根据MapReduce框架的特点和Skyline查询算法的实现，设计基于MapReduce的Skyline查询算法，并进行实现和测试。
3.分析和优化基于MapReduce的Skyline查询算法：针对算法存在的问题和瓶颈，提出优化方案，进行实现和测试。
4.性能测试和分析：对实现的算法进行性能测试和分析，并进行优化。
5.结论和展望：总结研究工作，提出未来研究展望。
六、研究进度安排
本研究的进度安排如下：
1.论文开题：2021年6月。
2.调研和文献综述：2021年6月至7月。
3.设计和实现基于MapReduce的Skyline查询算法：2021年7月至8月。
4.优化方案研究和实现：2021年9月至10月。
5.性能测试和分析：2021年11月至12月。
6.论文撰写与完善：2022年1月至2月。
七、参考文献
[1]许晔良,芦振蕊,阮晓娟.Skyline查询技术研究综述[J].信息与电子工程,2014,13(1):129-133.
[2]JeffreyDeanandSanjayGhemawat.MapReduce:SimplifiedDataProcessingonLargeClusters[J].CommunicationsoftheACM,2008,51(1):107-113.
[3]BhavaniM.ThuraisinghamandLatifurKhan.DataMining:Techniques,Algorithms,andApplications[M].CRCPress,2018.