MapReduce型海量数据处理平台中的内存级数据缓存技术研究的开题报告一、选题背景和研究意义随着互联网的快速发展，人们需要处理大量的数据，如何高效处理海量数据已成为互联网领域的热门话题。MapReduce是一种可以处理海量数据的编程模型，它通过将任务分解成多个并行的小任务，然后将这些小任务分配给不同的计算节点，再进行汇总的方式，实现了在分布式系统中处理大规模数据的能力。然而，MapReduce在处理大规模数据的过程中，需要频繁地读写数据，对于大量的磁盘IO操作，会严重影响其处理效率。因此，采用内存级数据缓存技术来缓解IO瓶颈已成为提升MapReduce效率的重要途径。本研究拟通过调研相关文献和数据，分析MapReduce中现有内存级数据缓存技术的优缺点，并提出改进方案，从而为海量数据处理平台提供更高效的内存级数据缓存技术。二、研究内容和研究方法1.研究内容（1）MapReduce技术概述及内存级数据缓存技术的现状（2）MapReduce内存级数据缓存技术的优缺点分析（3）基于改进的内存级数据缓存技术的MapReduce平台设计与实现（4）实验室环境下对改进的MapReduce平台性能测试和分析2.研究方法（1）文献调研：参考相关文献，分析MapReduce的基本原理，现有内存级数据缓存技术的优缺点。（2）系统分析：对现有MapReduce平台进行系统分析，并设计出改进方案。（3）代码实现：利用Java语言，对MapReduce平台进行代码实现，并进行测试及性能优化。（4）性能测试：构建实际场景下的大数据处理任务，利用Hadoop测试集群，进行性能测试并分析实验结果。三、预期研究成果1.分析MapReduce内存级数据缓存技术的优缺点2.提出基于改进的内存级数据缓存技术的MapReduce平台设计方案3.实现改进的MapReduce平台，并进行性能测试和分析4.提供MapReduce处理大数据的内存级数据缓存技术解决方案四、研究时间安排本研究预期完成时间为10个月，安排如下：1.前期准备（1个月）：阅读相关文献，深入了解MapReduce技术和内存级缓存技术的研究现状，制定研究方案和安排。2.中期进展（5个月）：完成MapReduce平台的设计和实现，基于改进的内存级数据缓存技术进行优化。3.后期实验（3个月）：进行实验室环境下的性能测试和分析，与现有MapReduce平台进行对比测试。4.报告撰写（1个月）：整理研究数据，完成论文撰写和PPT制作，准备答辩。五、参考文献[1]DeanJ,GhemawatS.MapReduce:SimplifiedDataProcessingonLargeClusters.CommunicationsoftheACM,2008,51(1):107-113.[2]RamakrishnanR,GehrkeJ.DatabaseManagementSystems.3rdedition.NewYork:McGraw-HillHigherEducation,2003.[3]DongarraJ,ZhengW-M,WuJ.MapReduce:AParallelandDistributedProcessingSystemforBigData.InternationalJournalofHighPerformanceComputingApplications,2014,28(2):99-108.[4]DragojevićA,NarayananD,CastroM,etal.Nocompromises:distributedtransactionswithconsistency,availability,andperformance.ACMSIGOPSOperatingSystemsReview,2014,48(1):54-65.[5]XiaoyongTang,QianLin.ResearchontheoptimizationschemeofinternalcachinginHadooop.FutureInternetofThingsandCloud(FiCloud),2014InternationalConference,2014:104-109.