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基于Hadoop的分布式全文检索及相关技术研究的任务书
任务书
一、研究背景
全文检索技术已经成为现代信息检索领域的重要技术之一，广泛应用于搜索引擎、电子邮件、文档管理、数据分析等领域。早期的全文检索系统通常是基于关系数据库实现的，随着数据规模和并发访问量的不断增加，传统的关系数据库技术已经不能满足高效、可扩展的需求，分布式全文检索技术应运而生。
Hadoop作为分布式计算的主要框架之一，其分布式存储和计算能力可以为全文检索系统提供强大的支持，同时通过自带的MapReduce和HDFS等技术，大大加速了分布式文本处理和索引建立的速度，具有广泛的应用前景。
二、研究内容
本次研究旨在基于Hadoop技术实现一个高效可扩展的分布式全文检索系统。具体研究内容包括：
1.建立索引
通过MapReduce技术对海量数据进行预处理，将文本数据拆分为多个小的文档块，将文本分词、统计词频、过滤停用词等操作并生成词项倒排索引表。
2.查询优化
提出基于Hadoop的查询优化算法，根据查询词的不同权重和文档的相关性进行加权计算，对文档进行排序，提高查询效率和精度。
3.内存管理
通过优化内存使用、采用分块读写等技术，提高系统读写效率和扩展性，使系统能够适应不同规模和类型的数据存储。
4.并发控制
利用Hadoop的分布式锁机制，对索引的修改和查询进行并发控制，保证系统的正确性和稳定性。
三、研究意义
通过本次研究，可以实现一个高效、可扩展的分布式全文检索系统，能够处理大规模文档的检索、排序和相关性计算等问题，能够广泛应用于搜索引擎、大数据分析等领域。同时，本次研究提出的查询优化算法、内存管理优化技术和并发控制技术，对其他分布式计算系统的开发和优化也具有借鉴意义。
四、研究方法
本次研究采用文献综述、设计实现、系统评测和分析等方法。具体流程如下：
1.文献综述：对国内外相关分布式全文检索技术和Hadoop技术进行分析评估，明确研究方向和关键问题。
2.设计实现：在Hadoop平台上实现分布式全文检索系统，包括索引建立、查询优化、内存管理、并发控制等模块的设计和开发。
3.系统评测：采用标准数据集测试分布式全文检索系统的查询速度、精度和可扩展性等性能指标。
4.分析总结：对实验结果进行分析比对，总结本次研究的优点和不足，并提出优化建议和未来研究方向。
五、参考文献
[1]ZhangY,MengX,ZhangX,etal.Implementingahighlyefficientdistributedfull-textsearchengineonHadoop[C]//ParallelandDistributedProcessingSymposiumWorkshops&PhDForum(IPDPSW),2012IEEE26thInternational.IEEE,2012:335-342.
[2]ChaoC,WuW.Ascalabledistributedfulltextsearchengine[C]//InternationalConferenceonComputationalScienceandEngineering.IEEE,2009:999-1005.
[3]DaiH,FengJ.AscalableHadoop-basedinformationretrievalsystem[C]//2011SeventhInternationalConferenceonSemanticsKnowledgeandGrids.IEEE,2011:1-8.
[4]GuryanovA,JuskoJ,NyabundiV,etal.Hadoopinthearchitectureofasearchengine[C]//Proceedingsofthe2015FederatedConferenceonComputerScienceandInformationSystems.ACM,2015:441-450.