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基于MapReduce的海量Skyline计算研究的任务书
任务书
任务名称：基于MapReduce的海量Skyline计算研究
任务背景：
在数据挖掘领域中，Skyline查询是一种经常使用的查询方式。Skyline查询用于查找数据集中“前沿”元素的集合。这些前沿元素是在常规的数据排序和过滤方式下无法找到的，并且它们具有比较重要的意义。在机器学习、数据分析和科学研究等领域都有广泛应用。
在计算Skyline查询时，最大的问题是处理大量数据的效率。MapReduce是当前大规模数据处理的主流技术之一，其分布式计算能力有助于处理海量数据。因此，基于MapReduce的海量Skyline计算研究具有重要的理论和应用意义。
任务目的：
本项目旨在探讨使用MapReduce处理海量Skyline计算的方法，具体目的如下：
1.研究Skyline计算的基本原理和算法。
2.探究基于MapReduce的分布式Skyline计算流程，确定分布式MapReduce任务的具体实现。
3.验证基于MapReduce的Skyline计算流程的效率和性能，并分析其适用范围。
任务内容：
1.研究Skyline计算的基本理论和算法，包括Skyline的定义、Skyline的计算、Skyline查询的优化策略等。
2.探究基于MapReduce的分布式Skyline计算流程，明确MapReduce任务的划分、数据划分和计算流程等方面的内容。
3.设计基于MapReduce的分布式Skyline计算实验，并用Hadoop平台实现。实验重点包括：
-设计实验数据集；
-实现基于MapReduce的Skyline计算算法；
-评估实验的性能和效率。
4.对实验结果进行分析，总结基于MapReduce的Skyline计算的优缺点，确定适用范围和改进方向等。
任务实施：
1.收集和阅读相关文献，明确Skyline计算的相关理论和算法。
2.研究MapReduce技术，理解分布式计算模型的原理和流程。
3.设计基于MapReduce的分布式Skyline计算实验，并用Java、Hadoop等工具实现。
4.对实验结果进行评估和分析，并给出适用范围和改进方向等建议。
5.撰写任务报告，包括任务背景、研究内容、实验设计和实验结果等，字数不少于1200字。
任务要求：
1.熟悉Java编程语言和Hadoop平台。
2.具有一定的数据挖掘和统计学基础。
3.了解分布式计算模型和算法。
4.具备良好的编程和文档撰写能力。
参考文献：
1.Börzsönyi,S.,Kossmann,D.,&Stocker,K.(2001).Theskylineoperator.VLDB,5(1),415-426.
2.Zhao,K.,Li,Y.,Jiang,W.,Zhang,L.,&Lu,J.(2012).EfficientskylinecomputationonMapReduce.InformationSciences,185(1),108-125.
3.Ou,Z.,&Shao,B.(2010,December).EfficientskybandcomputationonMapReduce.InProceedingsofthe2010ACMSIGMODInternationalConferenceonManagementofData(pp.1043-1054).