hadoop搭建论文

问：Hadoop与大数据理论研究毕业论文

1. 答：hadoop就是基于Mapreduce框架的分布式平台，一般安装在Linex上面，也可以使用虚拟机在windows下使用。分布式程序可以在多台机器上生成多个节点，每个节点运行程序的一部分，然后合并起来，比单节点运行效率高很多。
   推荐本书《hadoop in action》（hadoop实战），还有论文可以看很多数据挖掘会议的论文，现在有很多人研究。我的毕业论文就是写这个

问：如何为大数据处理构建高性能Hadoop集群

1. 答：基于hadoop大数据分析方法研究开题报告需要写哪些内容呢毕业论文的成绩评定毕业论文一般采用优秀、良好、中等、及格、不及格等五级记分法；与百分制相比较，其中优秀即100~90分，良好即89~80分，中等即79~70分，及格即69~60分。毕业论文的绩点亦按此计算。优秀毕业论文应该是选题有相当强的理论与实践意义，中心突出，逻辑严密，表述准确，富有新意，条理清晰，论证有力，文字流畅，格式正确。其中有无创新性应该是衡量论文能否达到优秀成绩的基本标准。创新可以包括理论观点的创新、研究方法的创新和研究角度的创新等，但创新必须建立在科学的世界观和方法论的基础上，有必要的理论支撑。实证性的论文要看其在实践中的指导作用是否较强。

问：如何搭建基于Hadoop的大数据平台

1. 答：Hadoop中有很多方法可以加入多个数据集。MapReduce提供了Map端和Reduce端的数据连接。这些连接是非平凡的连接，并且可能会是非常昂贵的操作。Pig和Hive也具有同等的能力来申请连接到多个数据集。Pig提供了复制连接，合并连接和倾斜连接（skewed join），并且Hive提供了map端的连接和完整外部连接来分析数据。
   一个重要的事实是，通过使用各种工具，比如MapReduce、Pig和Hive等，数据可以基于它们的内置功能和实际需求来使用它们。至于在Hadoop分析大量数据，Anoop指出，通常，在大数据/Hadoop的世界，一些问题可能并不复杂，并且解决方案也是直截了当的，但面临的挑战是数据量。在这种情况下需要不同的解决办法来解决问题。
   一些分析任务是从日志文件中统计明确的ID的数目、在特定的日期范围内改造存储的数据、以及网友排名等。所有这些任务都可以通过Hadoop中的多种工具和技术如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout等来解决。这些工具在自定义例程的帮助下可以灵活地扩展它们的能力。