PDM: 基于Hadoop的并行数据处理系统 (2012年)

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简介：
PDM是2012年开发的一款基于Hadoop的高效并行数据处理系统，旨在提供强大的数据存储和计算能力，适用于大规模数据分析场景。本段落介绍了一款基于Hadoop的并行数据分析系统PDM。该系统包含大量以MapReduce为计算框架的并行数据分析算法，包括传统的ETL、数据挖掘、数据统计和文本分析算法，以及引入了基于图理论的社会网络分析（SNA）算法。文中详细阐述了并行多元线性回归算法和“多源最短路径”算法的工作原理与实现方式，并提出了一种名为“消息传递模型”的方法来解决MapReduce难以处理邻接矩阵的问题。此外，文章还介绍了几个基于电信数据的应用实例：如通过并行k均值和决策树算法进行的套餐推荐服务；以及利用并行PageRank算法发现营销关键点等应用案例。

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PDM: 基于Hadoop的并行数据处理系统 (2012年)

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PDM是2012年开发的一款基于Hadoop的高效并行数据处理系统，旨在提供强大的数据存储和计算能力，适用于大规模数据分析场景。本段落介绍了一款基于Hadoop的并行数据分析系统PDM。该系统包含大量以MapReduce为计算框架的并行数据分析算法，包括传统的ETL、数据挖掘、数据统计和文本分析算法，以及引入了基于图理论的社会网络分析（SNA）算法。文中详细阐述了并行多元线性回归算法和“多源最短路径”算法的工作原理与实现方式，并提出了一种名为“消息传递模型”的方法来解决MapReduce难以处理邻接矩阵的问题。此外，文章还介绍了几个基于电信数据的应用实例：如通过并行k均值和决策树算法进行的套餐推荐服务；以及利用并行PageRank算法发现营销关键点等应用案例。

基于Hadoop的数据大处理系统.pdf

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本PDF文档深入探讨了基于Hadoop的大数据处理系统，涵盖其架构设计、核心组件以及在实际场景中的应用案例。基于Hadoop的大数据处理系统伴随互联网和Web技术的飞速发展，网络日志、互联网搜索索引、电子商务、社交网站等技术的广泛应用带来了数据量的急剧增长。计算机技术在各行各业中的普遍使用也促使大量数据产生，如物联网中传感器产生的海量数据。近几年来，数据以惊人的速度增长，这预示我们已经进入大数据时代。大数据时代给我们带来的不仅是数据量的爆炸式增长和复杂多样的数据结构，而且处理这些信息的方式也随之变得更加复杂起来。目前的大数据分析平台主要使用Hadoop作为核心工具。Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式文件系统与计算基础框架，提供了对海量数据存储及分布式的支持。它擅长在由廉价机器搭建的集群上进行大量结构化和非结构化的数据存储以及离线处理，并且能够使数千台普通、经济型服务器组成一个稳定的强大集群以处理PB级别的大数据。此外，Hadoop已经具有强大的生态系统，包含了许多延伸产品如Hive，HBase，Sqoop及ZooKeeper等。这些优势使得它成为大数据分析的首选平台和开发标准。我们目前进行的大数据学习研究也是基于此平台展开。本报告主要包括以下几方面主题： 1. 分布式计算架构及其原理概述 2. Hadoop架构与集群方式介绍 3. 基于Hadoop完全分布式集群演示 ### 一、架构介绍大数据处理平台依赖于分布式存储和分布式计算。这节主要涵盖以下几个要点： #### 1.1 分布式系统架构 - 存储：解决海量数据的存储及管理，常见的有NFS，AFS，GFS等。 - 计算：处理资源调度、任务监控等问题，典型的是MapReduce框架。 #### 1.2 Hadoop系统架构 Hadoop分布式文件系统（简称HDFS）是Google GFS的一个开源实现。它具有较高的容错性，并提供了高吞吐量的数据访问能力，非常适合大规模数据集的应用场景。 - MapReduce：该模型的核心操作包括映射(Map)和归约(Reduce)，它们源自函数式编程中的两个基本概念。MapReduce提供了一种简化的分布式程序设计模式，使程序员可以将程序自动分布到由普通机器组成的超级集群上并发执行。 ### 二、集群方式 Hadoop有三种运行模式可选： - 单机（Standalone）模式：无需额外配置，在成功安装并设置环境变量后即可启动。 - 伪分布式（Pseudo-Distributed）模式：在单个节点中以分离的Java进程形式运行，同时作为NameNode和DataNode。只需简单地修改几个核心配置文件即可实现。 - 完全分布（Fully-Distributed）模式：这是最接近实际生产环境的方式，在多台机器上部署完整的Hadoop集群。以上就是对基于Hadoop的大数据处理系统的简要介绍与说明，后续章节将深入探讨具体的技术细节和操作步骤。

基于GPU并行处理的叠前逆时偏移技术（2012年）

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本研究探讨了在高性能计算环境下，利用GPU并行处理加速叠前逆时偏移技术的方法和效果，提升了地震数据成像的质量与效率。为了提高复杂地下介质成像的精度及偏移算法计算效率，提出了一种基于GPU加速的叠前逆时偏移方法。该方法采用双程声波方程进行波场延拓，并通过高阶有限差分法实现对复杂构造的准确成像；利用GPU并行处理技术提高波场延拓和成像过程中的计算速度，相比传统算法效率显著提升，有效解决了叠前逆时偏移算法中因大量数据导致的计算瓶颈问题。此外，在采集波场信息阶段采用了随机边界条件，并实施了以计算换存储策略来应对逆时偏移过程中产生的海量数据存储难题。模型测试表明该方法具有良好的应用前景和实用性。

基于Hadoop的并行社交网络挖掘系统（2013年）

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本研究开发了一个基于Hadoop平台的并行社交网络挖掘系统，旨在高效地处理大规模社交数据。该系统能够实现快速的数据分析与模式识别，在学术界和工业界均有广泛的应用前景。近年来,以微博为代表的社交网络迅速发展,这些平台上包含了网民对于各种热点事件的观点、对生活及人际关系的看法等各种有价值的信息资源。由于微博数据庞大且难以获取等原因,如何有效地进行社交网络的数据挖掘成为了近两年研究的重点与热点问题。本工作设计并实现了一个基于Hadoop的并行社交网络挖掘系统，该系统包括分布式数据库、并行爬虫技术、并行数据分析处理以及一系列并行化的数据挖掘算法，能够高效地采集和分析海量的社会网络信息，并为社群结构分析、用户行为研究、用户分类及微博内容分类等工作提供强有力的支持。

在Hadoop大数据平台上实现遗传算法的并行处理

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本研究探讨了如何利用Hadoop平台的大数据处理能力来优化和加速遗传算法的执行效率，实现了其关键操作的高效并行化。在Hadoop大数据平台上实现遗传算法的并行化处理，利用了Hadoop中的MapReduce模型将遗传算法分为Map和Reduce两个阶段，在Map阶段进行并行计算。这真正意义上实现了遗传算法的并行化执行。

基于Hadoop平台的电信数据管理系统

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本系统基于Hadoop平台设计，旨在高效管理与分析电信行业的海量数据。它利用分布式计算技术优化存储和查询性能，支持实时数据分析，助力企业决策制定。基于Hadoop平台的电信数据分析系统毕业论文该论文主要探讨了如何利用Hadoop这一大数据处理框架来构建一个高效的电信数据管理系统。通过深入分析当前电信行业的业务需求和技术挑战，提出了适用于大规模分布式环境下的解决方案，并详细描述了系统的架构设计、关键技术实现以及实际应用效果评估等内容。希望这篇研究能够为相关领域的学者和从业者提供有价值的参考与启示。

基于Hadoop的大规模数据管理系统设计

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本项目聚焦于利用Hadoop技术构建高效、可扩展的大规模数据管理平台，旨在优化数据处理流程，提升数据分析能力。基于Hadoop的海量数据分析系统设计完整版学位论文。

基于多处理器的并行计算机系统设计

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本研究探讨了在多处理器环境下设计高效能并行计算系统的策略与技术，旨在优化资源分配和提高数据处理能力。多CPU 的并行计算机技术显著提升了系统计算速度，并打破了单个CPU 处理能力的限制。采用多个CPU 设计的单板计算机可以减小系统的体积、降低开发成本以及缩短研发周期。文中介绍的技术已在设计的计算机系统中实现并通过了软硬件验证，其中包括DSP 和Pentium3 系列等多种类型的CPU。本段落探讨的是通过使用多处理器并行技术来提高单板运算性能的方法和实践。

基于2012年的数据库加密系统的构建与实施

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本研究聚焦于2012年环境下数据库加密系统的设计与部署，探讨了加密技术在保护数据安全中的应用及挑战。随着数据库存储容量的增加，越来越多的重要数据被储存在数据库系统中。这导致了不法用户窃取以及黑客攻击带来的严重安全隐患。为了降低信息泄露的风险并维护系统的安全性，本段落以某数据库管理系统为研究对象，在该系统中应用加密技术对重要数据进行处理，从而减少信息泄露的可能性。同时，还简要介绍了库内加密技术和库外加密技术，并概述了加密系统的模块组成。