MapReduce并行程序性能分析方法研究的开题报告

MapReduce并行程序性能分析方法研究的开题报告一、研究背景及意义随着数据量的不断增长和处理任务的日益复杂，单机处理能力已经不能满足处理需求。分布式计算框架应运而生，其中MapReduce作为分布式计算框架的代表之一，已经被广泛应用于大规模数据处理领域。MapReduce框架可将大数据拆分成若干个小数据块并通过并行计算实现高效的数据处理。然而，MapReduce并行程序在实际应用时还存在一些问题，例如性能瓶颈和负载均衡问题等。因此，如何在MapReduce并行程序中实现高效的性能分析和优化，成为了一个亟待解决的问题。本研究旨在探究MapReduce并行程序的性能分析方法，旨在通过研究优化MapReduce程序的性能，提高其计算效率和运行效率，为大规模数据处理提供可靠保障。二、研究内容和计划本研究的主要内容包括以下方面：1.分析MapReduce并行程序的性能瓶颈，探究并行计算的原理和关键技术；2.基于Hadoop分布式计算框架，通过实验和性能测试获取MapReduce程序性能相关数据，对MapReduce程序进行性能分析和测量；3.分析MapReduce程序的性能问题，采用合适的优化方法对其进行优化，比如改进数据分片方法、“组合器”的优化，以此提高MapReduce程序的性能；4.提出一种基于并行计算的数据分析模型，通过加密、压缩等技术，进一步提高MapReduce程序的性能。本研究的计划时间为一年，具体的研究进度和计划如下：第一阶段（1-3个月）：研究MapReduce并行计算原理，分析MapReduce程序的性能瓶颈问题和数据分片方法，并设计性能测试实验；第二阶段（4-6个月）：通过Hadoop分布式计算框架搭建测试环境，进行实验性能测试，收集MapReduce程序的性能相关数据；第三阶段（7-9个月）：分析MapReduce程序的性能问题，采取性能优化和分析方法进行优化；第四阶段（10-12个月）：根据实验数据和优化结果，提出一种基于并行计算的数据分析模型，并对所提出的模型进行测试。三、预期结果和成果本研究的预期结果和成果如下：1.提出一种有效的MapReduce并行程序性能分析方法，可用于发现和解决MapReduce程序的性能问题；2.借助性能测试，识别了MapReduce程序的性能瓶颈，并对其进行了优化，提高MapReduce程序的运行效率；3.提出一种基于并行计算的数据分析模型，为大规模数据处理提供可靠的计算保障。四、研究团队与条件本研究团队包括1名指导教师和3名研究生。指导教师拥有深厚的MapReduce并行程序研究和教学经验，本团队研究生均为计算机科学与技术专业，具备扎实的计算机基础知识和较高的编程能力。实验研究所需的硬件和软件资源已经满足。五、参考文献1.DeanJ,GhemawatS.MapReduce:simplifieddataprocessingonlargeclusters.CommunicationsoftheACM,2008,51(1):107–113.2.YuL,VargasDV,BuyyaR.Ataxonomyofmethodstomapapplicationsontolarge-scaleMapReduceframeworks.ACMComputingSurveys,2010,43(1):1–34.3.LinJ,DyerLJ.Data-IntensiveTextProcessingwithMapReduce.Morgan&ClaypoolPublishers,2010.4.HuangC,JinH,YunD,etal.AperformancemodelforMapReduce.In:Proceedingsofthe2009IEEEInternationalSymposiumonParallel&DistributedProcessing.Rome,Italy:IEEEPress,2009:1–15.5.XieT,ChuX,SunG,etal.Hadoopperformancetuningmethodology.In:Proceedingsofthe2011IEEE3rdInternational