基于hadoop的论文题目

hadoop就是基于Mapreduce框架的分布式平台，一般安装在Linex上面，也可以使用虚拟机在windows下使用。分布式程序可以在多台机器上生成多个节点，每个节点运行程序的一部分，然后合并起来，比单节点运行效率高很多。推荐本书《hadoop in action》（hadoop实战），还有论文可以看很多数据挖掘会议的论文，现在有很多人研究。我的毕业论文就是写这个

基于hadoop的电商日志分析系统的设计与实现选题依据写法如下所述：在综合分析用户行为模型的特点以实时系统解决方案的基础上，设计并研发一套基于Hadoop的电商实时用户行为分析系统，并在实际的电商网站中进行使用。对电商网站中的用户行为进行分析和研究；分析用户行为分析系统的应用场景并针对实际的应用场景设计一套基于Hadoop的实时用户行为分析系统；开发JAVAEE框架下的实时用户行为分析系统；将实时用户行为分析系统在电商网站中进行投入使用。

基于hadoop的电商日志分析系统的设计与实现选题依据这样写：日新月异的IT技术里，大数据绝对是不可忽略的一大部分。它深入到我们的生活中，这一两年来互联网相关的任何活动、会议也必不可少“大数据”板块。第13届“中国互联网大会”也专设了大数据论坛。嘴上说着技术太多学不完，身体却诚实地不放过任何了解大数据的机会。莫慌，我们给你全面的大数据干货。无论你是想进入这个领域，还是已经入门，或者有进阶打算，它都能助你一臂之力！

Hadoop部署的基本结构，MapReduce 模型中的 Master 的主控作业节点称为JobTracker，此框架下面的所有作业（Job）都是由 JobTracker 进行管理的，它是唯一存在的。TaskTracker，负责每一个具体任务的执行。任务（Task）是具体执行的基本单元，每一个作业被拆分成很多的任务，被分配到合适任务节点上去执行，任务节点一边执行分配过来的任务，一边向 JobTracker 汇报执行任务的状态，以此来帮助JobTracker 了解作业执行的整体情况，向空闲节点分配新的任务等操作。日志分析系统由客户端和Hadoop服务器组成，客户端调用Hadoop接口将日志文件存入HDFS并调用任务，这里的任务是按顺序执行的，在前一个任务执行成功后才执行下一个任务，每个任务都完成多件事，每个任务都调用map和reduce过程，最后一个任务将数据输出到HDFS的文本文件，也可以将文件输出到数据库中，最后根据统计数据进行展示。