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基于Hadoop的海量数据分布式处理系统的研究与实现任务书
一、任务背景
随着大数据时代的到来，信息技术的发展对于海量数据的分布式处理提出了巨大的需求。传统的数据处理系统，在处理大量数据时，由于计算资源不足，数据存储空间不足等等限制导致效率低下，无法处理大规模数据。为了解决这类问题，Hadoop技术应运而生，Hadoop是一种基于Google的分布式计算模型MapReduce的开源实现，同时还包括分布式文件系统HDFS和分布式调度平台YARN，可以实现海量数据的分布式处理。
二、任务目的
1.了解Hadoop技术的基本概念和组成部分，理解Hadoop的架构和操作方式。
2.研究Hadoop的海量数据处理模型，掌握Hadoop的分布式计算模型MapReduce的原理和实现方法。
3.掌握Hadoop的文件系统HDFS的存储原理和文件的读写操作方法。
4.实现一个小型的基于Hadoop的海量数据处理系统，能够使用MapReduce对数据进行分布式计算，并且能够对数据进行存储和读取操作。
三、任务内容
1.学习Hadoop技术的基本概念和组成部分，包括Hadoop的架构和操作方式。
2.研究Hadoop的海量数据处理模型，包括MapReduce的原理和实现方法，掌握MapReduce的编程模型和流程。
3.掌握Hadoop的文件系统HDFS的存储原理和文件的读写操作方法，了解文件块和数据节点的概念。
4.实现一个基于Hadoop的海量数据处理系统，包括以下主要功能：
（1）搭建Hadoop分布式环境，包括HDFS和YARN的部署。
（2）实现数据的写入和读取操作，包括数据的上传和下载。
（3）实现MapReduce程序的编写，能够对数据进行基本的分布式计算。
（4）对系统进行优化，提高系统的稳定性和性能。
四、任务计划
Week1：学习Hadoop的基本概念和组成部分，包括Hadoop的架构和操作方式。
Week2-3：研究Hadoop的海量数据处理模型，包括MapReduce的原理和实现方法，掌握MapReduce的编程模型和流程。
Week4-5：掌握Hadoop的文件系统HDFS的存储原理和文件的读写操作方法，了解文件块和数据节点的概念。
Week6-7：搭建Hadoop分布式环境，包括HDFS和YARN的部署。
Week8-9：实现数据的写入和读取操作，包括数据的上传和下载。
Week10-11：实现MapReduce程序的编写，能够对数据进行基本的分布式计算。
Week12-13：对系统进行优化，提高系统的稳定性和性能。
五、任务成果
1.研究论文：根据任务的研究内容撰写一篇不少于3000字的论文。
2.程序代码：根据任务的实现部分，编写并提交可运行的程序代码。
3.答辩汇报：在任务完成后进行答辩汇报，对任务的研究和实现进行总结和展示。