面向MapReduce的工作流擴(kuò)展與執(zhí)行優(yōu)化技術(shù)研究的開題報告一、選題背景MapReduce（MR）是谷歌公司首先提出的并行計算框架，目前已成為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的標(biāo)準(zhǔn)。面向MR的工作流擴(kuò)展與執(zhí)行優(yōu)化技術(shù)可以實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理，因此備受關(guān)注。本研究旨在通過對MR技術(shù)的深入研究，提出有效的工作流擴(kuò)展與執(zhí)行優(yōu)化技術(shù)，進(jìn)一步提高M(jìn)R處理數(shù)據(jù)的效率。二、選題意義隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和智能設(shè)備的普及，數(shù)據(jù)的規(guī)模呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。面對海量的數(shù)據(jù)，需要高效的處理方法。MR技術(shù)已成為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的重要工具，但是存在一些問題，如MR處理的計算任務(wù)不能直接調(diào)用現(xiàn)有的庫函數(shù)進(jìn)行處理，不能輕易地支持迭代式計算等等。針對這些問題，本研究將提出有效的工作流擴(kuò)展與執(zhí)行優(yōu)化技術(shù)，以提高M(jìn)R的處理效率和性能，進(jìn)一步推動大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展。三、研究內(nèi)容本研究將重點研究以下內(nèi)容：1.工作流擴(kuò)展技術(shù)：針對MR技術(shù)不能直接調(diào)用現(xiàn)有庫函數(shù)的問題，本研究將探討如何擴(kuò)展MR的計算任務(wù)，使之能夠直接調(diào)用庫函數(shù)進(jìn)行處理。2.執(zhí)行優(yōu)化技術(shù)：針對MR的任務(wù)執(zhí)行過程中存在的一些性能瓶頸，本研究將研究如何進(jìn)行任務(wù)調(diào)度和負(fù)載均衡優(yōu)化等技術(shù)，以提高M(jìn)R的處理效率和性能。3.大數(shù)據(jù)場景下的應(yīng)用：將提出MR在大數(shù)據(jù)場景下的應(yīng)用案例，并探討如何針對具體應(yīng)用場景進(jìn)行MR的優(yōu)化，以進(jìn)一步提高M(jìn)R的處理效率和性能。四、研究方法本研究將采用實驗和理論相結(jié)合的方法。具體方法包括：1.實現(xiàn)工作流擴(kuò)展和執(zhí)行優(yōu)化算法，在實驗中對比優(yōu)化前后MR的性能差別。2.在真實的大數(shù)據(jù)場景下進(jìn)行實驗，探討MR在不同場景下的處理效率和性能，并提出優(yōu)化方案。3.對比不同的工作流擴(kuò)展和執(zhí)行優(yōu)化算法，探討其優(yōu)缺點，并提出更加高效的算法。五、預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括：1.提出可行性較高的工作流擴(kuò)展和執(zhí)行優(yōu)化算法。2.通過實驗驗證，證明本研究提出的算法能夠有效提高M(jìn)R的處理效率和性能。3.在大數(shù)據(jù)場景下，提出應(yīng)用案例并進(jìn)行優(yōu)化，證明本研究的算法具有較好的實際應(yīng)用價值。六、研究難點本研究面對的主要難點包括：1.如何實現(xiàn)對MR計算任務(wù)的擴(kuò)展，使之能夠直接調(diào)用庫函數(shù)進(jìn)行處理。2.如何針對復(fù)雜的大數(shù)據(jù)場景進(jìn)行MR的優(yōu)化。3.如何對不同的工作流擴(kuò)展和執(zhí)行優(yōu)化算法進(jìn)行對比分析，找出最有效的算法。七、研究計劃本研究的時間計劃如下：1.第一年：深入研究MR技術(shù)，了解相關(guān)工作流擴(kuò)展和執(zhí)行優(yōu)化算法，并實現(xiàn)基礎(chǔ)的實驗驗證。2.第二年：完成工作流擴(kuò)展和執(zhí)行優(yōu)化算法的優(yōu)化，并進(jìn)行實驗對比驗證。3.第三年：探討MR在大數(shù)據(jù)場景下的應(yīng)用，通過優(yōu)化方案提高M(jìn)R在具體場景下的效率。八、參考文獻(xiàn)1.DeanJ,GhemawatS.Mapreduce:simplifieddataprocessingonlargeclusters[J].CommunicationsoftheACM,2008,51(1):107-113.2.YanT,GergelyT,JacobR.UsingHadoopandMapReduceforiteratinglarge-scalegraphprocessing[J].ProceedingsoftheVLDBEndowment,2011,5(12):1944-1955.3.ChenZ,ChenH,ZhaoH.AsurveyonoptimizingMapReduceinbigdata[J].JournalofParallelandDistributedComputing,2017,107:18-31.4.WangZ,ZhangW,ChenZ.AnEffectiveSystem-levelOptimizationforLarge-scaleDataProcessingwithMapReduce[J].IEEETransactionsonBigData,2018,4(1):63-77.5.ZhangJ,YuL,JiaY,etal.AsurveyontaskschedulinginMapRe