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基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的优化研究的任务书
任务书
一、任务描述
分布式网络爬虫系统是一个通过联合多个计算节点来实现爬取网络信息的系统。本任务书旨在优化基于Hadoop的分布式网络爬虫系统，提高其效率和性能。
二、任务目标
1.分析当前基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的优点和不足之处。
2.提出优化方案，改进系统的性能和效率。
3.实现优化方案，并进行实验验证。
4.总结实验结果，评估优化效果。
三、任务内容
1.调研和分析当前基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的特点和现状，明确其优点和不足之处。
2.分析网络爬虫系统中可能存在的瓶颈和性能瓶颈，并提出解决方案。
3.基于提出的解决方案，设计并实现优化算法和优化策略，改进系统的性能和效率。
4.使用合适的数据集进行实验，验证优化方案的有效性，并进行实验结果的分析和总结。
5.撰写优化研究报告，包括研究背景和意义、相关工作综述、优化方案的设计和实现、实验方法和结果分析等内容。
四、任务进度安排
任务进度安排如下：
第1-2周：调研和分析基于Hadoop的分布式网络爬虫系统
-调研当前基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的特点和现状
-分析其优点和不足之处
第3-4周：提出和设计优化方案
-分析网络爬虫系统中的瓶颈和性能瓶颈
-提出解决方案，并设计优化算法和优化策略
第5-8周：实现和验证优化方案
-实现优化算法和优化策略
-使用合适的数据集进行实验验证
第9-10周：总结实验结果，撰写研究报告
-分析和总结实验结果
-撰写优化研究报告，并进行修改和完善
五、任务要求
1.对基于Hadoop的分布式网络爬虫系统进行全面的调研和分析。
2.提出创新性的优化方案，改进系统的性能和效率。
3.熟悉Hadoop分布式计算框架，能够实现优化算法和优化策略。
4.进行合理的实验设计和结果分析，评估优化效果。
5.撰写规范、清晰的研究报告，并进行修改和完善。
六、参考文献
[1]Ghemawat,S.,Gobioff,H.,&Leung,S.T.(2003).TheGooglefilesystem.ACMSIGOPSOperatingSystemsReview,37(5),29-43.
[2]Dean,J.,&Ghemawat,S.(2004).MapReduce:Simplifieddataprocessingonlargeclusters.CommunicationsoftheACM,51(1),107-113.
[3]Dai,W.,Qiu,M.,&Li,Y.(2016).AdistributedcrawlersystembasedonHadoop.InternationalJournalofWebEngineeringandTechnology,11(1),95-105.
[4]Khodzhaev,A.,Saxena,P.,&Ahn,G.J.(2018).DistributedwebcrawlingusingHadoopandApacheNutch.ConcurrencyandComputation:PracticeandExperience,30(13),e4252.
以上任务书仅供参考，具体任务内容和进度安排可根据实际情况进行调整。