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基于Hadoop的结构工程海量数据处理系统的研究与实现的中期报告
1.研究背景
随着科技的发展，结构工程领域产生的数据呈现出爆炸式增长的趋势，有关结构工程的各类数据(如图形、参数、感知数据等)需求也越来越高。海量数据的处理成为了结构工程数据处理的一大难题。Hadoop分布式存储和计算框架则提供了一种解决方案。本项目旨在研究基于Hadoop框架的结构工程海量数据处理系统。
2.研究内容
(1)数据预处理：对原始数据进行清洗、格式化。使用Hadoop的MapReduce模型和Hive数据仓库实现数据预处理。
(2)建立数据模型：对预处理后的数据进行构建数据模型，定义数据之间的关系，使用HBase作为数据储存工具。
(3)开发数据模块：实现海量数据的存储和处理，采用Hadoop的HDFS文件系统，通过执行MapReduce作业来进行批量处理和分析等。
(4)系统优化：在对数据进行处理的时候出现的瓶颈进行优化，加快处理速度，实现高效处理。
3.研究方法
本研究采用实验室的结构工程数据进行测试。使用Hadoop的HDFS进行海量数据的存储和计算，使用Hive实现数据仓库化，使用HBase数据库进行数据查询与存储。通过分析数据的特点和结构，设计合适的海量数据存储和处理的方法，并进行实现算法的优化，提升处理能力。
4.预期成果
本研究预期实现一个能够对结构工程海量数据进行处理的系统。实现方式为使用Hadoop作为数据储存和处理工具，采用MapReduce模型和Hive实现数据预处理，使用HBase实现数据查询与存储，通过对数据进行特征分析和处理算法的优化，提升系统的处理效率与数据存取能力，实现对复杂的结构工程数据的分析，进而为结构工程相关领域的研究提供有力的支持。