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基于MapReduce和编程方式的ETL框架研究与应用的中期报告
本次中期报告主要介绍基于MapReduce和编程方式的ETL框架研究与应用的进展情况。
一、已完成工作
1.需求分析和框架设计
我们完成了需求分析和框架设计，主要涉及到数据的采集、清洗、转换和加载等能力，以及MapReduce模型介绍和编程方式的设计。
2.技术选型和环境搭建
我们选择了Hadoop作为分布式计算平台进行ETL框架实现，同时配合Hive和HBase进行数据的存储和管理。另外，我们使用Java编写MapReduce程序，并借助IDEA和Maven等工具进行开发。
3.数据采集和清洗
我们使用Flume进行数据的采集，并在Flume中编写了自定义拦截器进行数据的清洗和过滤，保证数据的质量和准确性。
二、存在的问题和下一步计划
1.数据转换和加载
目前我们正在进行数据转换和加载的相关工作，包括使用MapReduce进行数据转换和使用Hive或HBase进行数据的存储和管理。
2.性能优化和测试
我们计划通过性能优化和测试来提高框架的效率和稳定性。具体包括MapReduce程序的优化、数据存储和管理的优化以及系统测试和性能评估等。
3.编写论文
我们将总结本次研究的成果，撰写相关论文并进行实验验证。同时，我们会在论文中详细介绍我们所提出的基于MapReduce和编程方式的ETL框架的设计和实现过程，以及所取得的成果和创新点。
注：ETL（Extract-Transform-Load）是数据仓库中经典的数据处理流程，用于描述从源系统到目标数据库中数据的提取、清洗、整合、转换和加载等过程。