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基于异构计算平台的MapReduce编程模型的研究的任务书
一、任务概述
随着数据的不断增长和数据处理需求的不断增加，大数据技术已经成为当今互联网时代不可或缺的重要组成部分。而对于大数据分析的技术，MapReduce编程模型成为了一种十分有效的解决方案。和传统的数据处理模型相比，MapReduce更加适合分布式计算，并且在处理大规模数据时具有更好的性能。但是，传统的MapReduce模型存在较大的局限性，例如数据倾斜以及处理任务过大等问题。因此，基于异构计算平台的MapReduce编程模型的研究具有重要意义。
本次任务旨在研究基于异构计算平台的MapReduce编程模型，探索其优缺点，并尝试解决传统MapReduce模型的限制。
二、任务内容
1.研究MapReduce编程模型
掌握MapReduce编程模型的基本原理和特点，包括其优势以及限制，并运用相关技术进行数据处理项目实践。
2.研究异构计算平台
了解异构计算平台的基本概念和原理，并深入了解异构计算平台的特点以及优势。
3.研究基于异构计算平台的MapReduce模型
探讨基于异构计算平台的MapReduce模型的优势，特别是在解决大规模数据处理中的局限性方面的优势。并尝试开展相应的实践。
4.尝试解决传统MapReduce模型的局限性
研究传统MapReduce模型的局限，针对传统MapReduce模型存在的问题，开展相应的实验研究，探讨如何基于异构计算平台解决这些问题。
三、任务要求
1.掌握MapReduce编程模型及其相关技术；
2.理解异构计算平台的特点和优势，并能够熟练运用；
3.熟练掌握相应的数据处理技术，有相关实践经验，能够掌握相关工具的使用方法；
4.能够解决传统MapReduce模型存在的局限性问题，并在实践中得到实际应用。
四、参考文献
1.才良，王茜.基于异构高性能计算平台的MapReduce编程模型的优化研究[J].计算机应用研究,2013,30(1):176-178.
2.周璐.基于重严格图问题的MapReduce编程模型的优化[J].福州大学学报（自然科学版）,2013,41(1):5-8.
3.李伟，李三民，岳昭东.基于异构计算平台的MapReduce程序优化技术[J].微型机与应用,2014,32(7):7-9.
4.王光荣，李欢.基于MapReduce的数据挖掘方法的研究与实现[J].计算机知识与技术：学术交流,2013,9(23):78-81.
5.刘旭方，严仕华.基于MapReduce的大规模数据处理研究[J].计算机应用与软件,2013,30(7):274-277.