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MapReduce框架下的聚类和凸包算法研究与实现的任务书
任务书：
题目：MapReduce框架下的聚类和凸包算法研究与实现
一、任务背景
随着数据规模的不断增大，传统的串行计算方法难以满足大规模数据处理的需求，因此分布式计算架构逐渐成为主流。MapReduce是Google公司提出的一种分布式计算框架，具有高效、扩展性强等优点，被广泛应用于大规模数据处理任务中。
聚类和凸包是常见的数据挖掘算法，聚类算法可以将数据集按照特征相似度划分为若干个相对独立的组，凸包算法可以找出凸多边形包含一组点的最小凸包。在MapReduce框架下，研究聚类和凸包算法的实现方法，对于优化大规模数据处理任务的效率、提高计算速度具有重要意义。
二、任务内容
1.了解MapReduce计算框架的基本原理，掌握Map和Reduce的实现方法及其运行过程。
2.对聚类算法和凸包算法进行研究，分析其分布式计算实现的可行性。
3.设计MapReduce框架下的聚类算法实现方案，并利用Hadoop平台对算法进行实现和测试。
4.设计MapReduce框架下的凸包算法实现方案，并利用Hadoop平台对算法进行实现和测试。
5.对实现结果进行评估，并对算法效率进行比较分析。
三、研究方法
本任务的研究方法主要包括：
1.文献资料研究法，深入了解MapReduce的基本原理，以及聚类和凸包算法的分布式计算实现，为后续的实验设计提供理论依据。
2.Hadoop平台的搭建和配置，对实验数据进行预处理，模拟海量数据的分布式计算环境。
3.开发代码并进行实验，使用Hadoop平台运行MapReduce程序，进行数据计算、聚类和凸包等操作，并对实验结果进行分析和评估。
四、研究意义
1.研究MapReduce计算框架下聚类和凸包算法的实现方法，为大规模数据处理任务提供有效的解决方案，并具有一定的推广应用价值。
2.为科学研究和商业应用提供更加高效、稳定的数据处理服务，促进数据挖掘、机器学习等领域的发展。
3.为计算机领域的科学研究和技术创新提供新的思路和实践方法。
五、预期结果
通过本次研究，可以实现MapReduce框架下的聚类和凸包算法，并对实验结果进行评估和比较分析。预计可以实现如下结果：
1.实现MapReduce框架下的聚类算法，比较不同实现方案的优缺点，并对算法效率进行评估和比较。
2.实现MapReduce框架下的凸包算法，比较不同实现方案的优缺点，并对算法效率进行评估和比较。
3.对实验结果进行分析和总结，提出进一步的研究建议和方向。
六、参考文献
[1]DeanJ,GhemawatS.MapReduce:Simplifieddataprocessingonlargeclusters[J].CommunicationsoftheACM,2008,51(1):107-113.
[2]HanJ,KamberM,PeiJ.Datamining:conceptsandtechniques[M].Elsevier,2011.
[3]ChenX,MaoZ,WangH.AparallelalgorithmforcomputingtheconvexhullinMapreduce[J].TheJournalofSupercomputing,2017,73(4):1473-1492.