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基于Hadoop和Hama平台的并行算法研究的任务书
一、任务背景
Hadoop和Hama是当前最流行的分布式计算平台，被广泛应用于海量数据处理和分析。随着大数据时代的到来，海量数据处理已成为各个领域中所需解决的问题之一。在这个背景下，研究基于Hadoop和Hama平台的并行算法具有重要的意义和价值。
二、任务目标
本课题旨在研究基于Hadoop和Hama平台的并行算法。主要包括以下几个方面：
1.研究Hadoop和Hama的原理和架构，了解分布式存储和计算模型的基本原理。
2.研究MapReduce和BSP编程模型，掌握这两种编程模型的原理和使用方法。
3.研究并行算法的基本原理、特点和分类，掌握并行算法设计和实现的基本方法。
4.设计、实现并验证基于Hadoop和Hama平台的并行算法，并进行性能测试和对比分析。
三、任务内容
1.研究Hadoop和Hama平台
1.1掌握Hadoop和Hama的基本概念和架构
1.2学习分布式存储和计算模型的基本原理
1.3掌握Hadoop和Hama的安装和配置
2.研究MapReduce和BSP编程模型
2.1掌握MapReduce和BSP编程模型的基本概念和原理
2.2学习MapReduce和BSP的工作流程和编程实现
2.3研究并行编程的基本方法和技巧
3.研究并行算法的设计和实现
3.1学习并行算法的基本原理和特点
3.2研究并行算法的分类和应用领域
3.3设计、实现并验证基于Hadoop和Hama平台的并行算法
4.性能测试和对比分析
4.1选择适当的数据集进行测试
4.2进行不同并行算法的测试和对比分析
4.3分析测试结果，评价各种算法的优缺点
四、预期成果
本课题完成后，预期取得以下成果：
1.掌握Hadoop和Hama平台的基本知识，了解分布式存储和计算的原理和架构。
2.熟悉MapReduce和BSP编程模型，能够编写MapReduce和BSP程序进行大数据处理和分析。
3.研究基于Hadoop和Hama平台的并行算法，掌握并行算法设计和实现的基本方法和技巧。
4.实现并测试基于Hadoop和Hama平台的并行算法，通过性能测试和对比分析评价不同算法的优缺点。
五、进度安排
第一周：学习Hadoop和Hama的基本概念和架构、学习MapReduce和BSP编程模型的基本原理
第二周：学习Hadoop和Hama的安装和配置、研究并行算法的基本原理和分类
第三周：实现基于Hadoop平台的并行算法、进行性能测试和对比分析
第四周：实现基于Hama平台的并行算法、进行性能测试和对比分析
第五周：总结课题研究成果，撰写课题报告
六、参考文献
1.ApacheHadoop官方文档
2.ApacheHama官方文档
3.《Hadoop技术内幕》
4.《Hadoop分布式处理技术解析》
5.《大规模数据处理与数据挖掘：MapReduce与Hadoop实践》
6.《分布式系统：概念与设计》