基于hadoop的聚类算法的实现任务书
2020-05-14 10:05
1. 毕业设计（论文）的内容和要求
hadoop是一个分布式系统基础架构，由apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。在hadoop中实现了google的mapreduce算法，它能够把应用程序分割成许多很小的工作单元，每个单元可以在任何集群节点上执行或重复执行。此外，hadoop还提供一个分布式文件系统用来在各个计算节点上存储数据，并提供了对数据读写的高吞吐率。
要求基于hadoop实现聚类算法，主要完成如下工作：
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2. 参考文献
[1]万川梅, 谢正兰.hadoop应用开发实战详解[m]. 北京：中国铁道出版社, 2013.
[2]tom white. hadoop 权威指南[m]. 清华大学出版社, 2010.
[3]王宏宇. hadoop 平台在云计算中的应用[j]. 软件, 2011, 32(4): 36-38.
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3. 毕业设计（论文）进程安排
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起讫日期 |
设计（论文）各阶段工作内容 |
备 注 |
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12.9-12.15 |
学生与导师见面，布置学生查阅文献确定选题 |
2015年 |
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12.16-1.4 |
导师下达任务书、攥写开题报告 |
2016年 |
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1.4-1.15 |
检查、修改开题报告 |
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1.15-2.4 |
学习Hadoop相关知识 |
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2.5-3.2 |
学习Map/Reduce相关知识 |
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3.3-3.24 |
建立一个Hadoop集群 |
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3.25-4.16 |
实现基于K-均值的聚类算法 |
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4.17-5.8 |
实现基于Hadoop的K-均值聚类 |
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5.9-5.16 |
算法测试以及最后修改 |
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5.17-5.25 |
攥写论文 |
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5.26-6.5 |
论文修改、打印、装订、答辩 |
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