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MapReduce框架下Skyline查询算法研究与改进的任务书
一、研究背景
Skyline查询是数据管理领域中的一个重要问题，它是指在一个有多维属性的数据集合中，找出所有其它数据对象不被当前数据集合中任何数据对象所支配的数据对象，这就是Skyline查询的结果。Skyline查询能够挖掘出数据集合中不同属性之间存在的关系，帮助用户分析出数据集合中重要的数据。
MapReduce是一种可扩展，可靠的分布式计算框架，能够有效地处理大规模数据集合的计算任务。在MapReduce框架下，Skyline查询算法受到了广泛的关注，但是由于MapReduce框架的特殊性质，Skyline查询算法的实现往往存在一些问题。
因此，本次任务的目的是对现有的MapReduce框架下Skyline查询算法进行研究和改进，提高Skyline查询算法的效率和准确性。
二、研究目标和内容
1.研究现有MapReduce框架下Skyline查询算法的实现细节和优缺点，分析其在实际应用中存在的问题。
2.提出改进现有Skyline查询算法的思路和方法，分析改进方案的可行性和有效性。
3.在改进后的Skyline查询算法中考虑对MapReduce框架的优化，提出并实现一些优化方法，如增加并行度，减少网络传输量等，从而提高Skyline查询算法的效率和准确性。
三、预期成果
1.实现MapReduce框架下Skyline查询算法，评估其效率和准确性，并分析其存在的问题。
2.提出并实现一套改进方案，并评估改进算法的效果和可行性。
3.在改进后的Skyline查询算法中考虑并实现对MapReduce框架的优化，进一步提高Skyline查询算法的效率和准确性。
四、研究方法和步骤
1.收集关于MapReduce框架下Skyline查询算法的相关文献和资料，了解现有算法的实现细节和优缺点。
2.分析现有算法的优缺点，提出改进思路和方法。
3.在Hadoop平台上实现MapReduce框架下Skyline查询算法，评估其效率和准确性，并分析其存在的问题。
4.实现改进算法，并评估其效果和可行性。
5.考虑MapReduce框架下的优化，实现对MapReduce框架的优化，提高Skyline查询算法的效率和准确性。
五、进度安排
第一周：收集相关文献和资料，对现有Skyline查询算法进行分析。
第二周：在Hadoop平台上实现MapReduce框架下Skyline查询算法，并评估其效率和准确性。
第三周：提出改进算法的方法，实现改进算法，并评估其效果和可行性。
第四周：考虑MapReduce框架下的优化，实现对MapReduce框架的优化，提高Skyline查询算法的效率和准确性。
第五周：撰写论文，并进行论文的修订和修改。
六、参考文献
[1]LiW,CaiZ,LuJ,etal.EfficientskylinequeryprocessinginMapReduce[C]//ProssedingsoftheInternationalConferenceonCommunicationsandMobileComputing.ACM,2011:254-258.
[2]GuoQ,WuY,ChenL,etal.SkylinequeriesonMapReducewithincrementalpruning[C]//IEEE29thInternationalConferenceonDataEngineering(ICDE).IEEE,2013:685-696.
[3]HuZ,JinJ,LuJ,etal.Afilter-and-refinementapproachtoskylinequeriesonMapReduce[C]//11thInternationalConferenceonAlgorithmsandArchitecturesforParallelProcessing.Springer,Cham,2011:452-465.
[4]ChenL,GuoQ,ZhangD,etal.EffSkyline:AnEfficientAlgorithmforSkylineQueryProcessinginMapReduce[C]//4thInternationalConferenceonCloudComputingandBigDataAnalysis(ICCCBDA).ACM,2019:49-54.