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文檔簡介
1、隨著社會的進步和Internet技術的發(fā)展，網絡數(shù)據(jù)規(guī)模日漸龐大，Web已成為全球最大的數(shù)據(jù)倉庫，無論是企業(yè)還是個人都面臨如何有效管理海量Web數(shù)據(jù)的難題。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法存在成本過高、可靠性較低、編寫并行處理程序困難等諸多缺點。基于開放源代碼的Hadoop并行處理框架能夠有效、可靠、智能的管理海量Web數(shù)據(jù)。
為了提高傳統(tǒng)單一節(jié)點在海量Web數(shù)據(jù)分析和挖掘中存在時間和空間效率，通過分析Hadoop云計算開源平臺技術的國內外研
2、究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，基于Hadoop開源框架分布式文件系統(tǒng)（HDFS）和Map/Reduce編程模型，研究了海量Web日志性能指標和一種Web挖掘算法的Map/Reduce化過程，設計了海量Web數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)架構，搭建了Hadoop開發(fā)平臺，實現(xiàn)了一個分布式的海量Web數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的開發(fā)。該系統(tǒng)集成了數(shù)據(jù)和應用，并通過Hadoop的應用程序編程接口（API）連接到Eclipse中，利用Maven管理和構建Hadoop項目，實現(xiàn)任務之間的共
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