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基于hadoop的多层次局部动态并行化技术研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着大数据时代的到来，传统的数据处理技术已经不能满足大规模数据的处理需求。Hadoop作为大数据处理的领先技术，其分布式存储和计算能力得到了广泛的应用。Hadoop在数据存储方面采用HDFS分布式文件系统进行数据的存储，而在数据处理方面则采用MapReduce分布式计算模型进行分布式计算，能够快速高效地处理大规模数据。
然而，由于Hadoop采用的MapReduce模型在处理复杂计算时存在一定的局限性，为了进一步提高Hadoop处理大规模数据的效率和速度，需要探索新的并行计算模型和技术。
本文将研究基于Hadoop的多层次局部动态并行化技术，该技术可以在保证数据一致性和计算正确性的前提下，有效地利用计算资源，提高数据处理的效率和速度，具有重要的理论和实践意义。
二、研究内容及目标
本文将针对基于Hadoop的多层次局部动态并行化技术展开研究，具体研究内容包括以下方面：
1.对现有Hadoop并行计算模型进行梳理和总结，探讨其不足和局限性;
2.研究和设计基于多层次局部动态并行化的计算模型和技术，提出一种基于Hadoop的多层次局部动态并行化技术架构;
3.基于所设计的技术架构，研究实现基于Hadoop的多层次局部动态并行化分布式计算系统，对系统进行设计和实现;
4.进行实验分析，对所设计的系统进行功能测试和性能测试，分析其处理大规模数据的效率和速度;
5.提出对所设计的系统进行优化的方案，进一步提高计算性能。
本文的主要研究目标为：
1.设计一种基于Hadoop的多层次局部动态并行化技术架构，实现大规模数据处理的高效和快速;
2.实现基于该技术架构的分布式计算系统，进行功能和性能测试；
3.优化并提高计算性能，提出可行的优化方案，并对优化方案进行实验验证。
三、研究方法和技术路线
本文将采用以下研究方法和技术路线：
1.文献综述法：对已有的研究成果、相关论文进行收集和综述，并深入分析不足和待完善的方面；
2.系统分析法：对研究对象进行系统地分析，并对系统进行建模；
3.理论分析法：基于所设计的技术架构，进行理论分析和推导，提出可行的方案；
4.实验方法：设计和实现基于Hadoop的多层次局部动态并行化分布式计算系统，进行功能和性能测试，分析和评估系统的性能和效率；
5.优化和改进方法：对研究对象进行深入分析，提出优化方案，并进行实验验证，以提高系统的性能和效率。
预计完成时间及进度安排：
第一阶段（完成时间为2021年6月）：研究现有Hadoop并行计算模型，并梳理和总结其不足和局限性；
第二阶段（完成时间为2021年9月）：研究和设计基于多层次局部动态并行化的计算模型和技术，并提出技术架构；
第三阶段（完成时间为2022年3月）：基于所设计的技术架构，研究实现基于Hadoop的多层次局部动态并行化分布式计算系统，进行功能测试和性能测试；
第四阶段（完成时间为2022年6月）：对所设计的系统进行优化和改进，提出可行的优化方案，并进行实验验证和评估；
第五阶段（完成时间为2022年9月）：撰写毕业论文，进行论文答辩。