6个研究背景和意义示例,教你写计算机Map/Reduce论文

今天分享的是关于Map/Reduce的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到Map/Reduce等主题,本文能够帮助到你

基于hadoop的分布式网络爬虫研究与实现

这是一篇关于云计算,分布式网络爬虫,Hadoop,Map/Reduce的论文, 主要内容为随着Internet技术的迅速发展，Web信息呈指数增长，数据呈现出数据量大，数据种类多，实时性强，价值大等特点，同时人们对于方便快捷高效地获得信息的需求也越来越强烈，这些需求促进了云计算的快速发展。在这样的背景下，谷歌、IBM、Apache和亚马逊等大型公司争相发展云计算，其中由Apache领导开发的Hadoop平台是一个非常优秀的开源云计算处理框架。本文所研究和开发的分布式网络爬虫就是在此框架的基础上设计和实现的。本文在分析了分布式爬虫发展现状和研究了Hadoop平台的分布式文件系统(HDFS)和计算模型(Map/Reduce)相关理论和技术的基础上，给出了基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的总体概要设计，包括分布式爬虫系统的框架设计、基本工作流程设计、功能模块划分。在概要设计的基础之上进行了系统的详细设计和实现，包括数据存储结构的实现、爬虫总体类结构和各个功能模块的实现。最后，对全文进行总结。本文实现了一个基于Hadoop的分布式网络爬虫系统，该系统采用Map/Reduce分布式计算框架和分布式文件系统解决了单机爬虫效率低、可扩展性差等问题，提高了网页数据爬取速度并扩大了爬取的规模。

基于Hadoop的分布式网络爬虫技术

这是一篇关于分布式爬虫,Hadoop,HDFS,Map/Reduce的论文, 主要内容为如今我们正生活在一个信息爆炸的年代,随着互联网行业迅猛发展,这些信息每年以指数型增长,同时对于随时随地获取信息的需求也与日俱增,这些需求驱动了云计算的发展。在这个大背景之下,Google、IBM、Apache和Amazon等大型公司纷纷投入大量财力去发展云计算。其中Apache开发的Hadoop平台是一个对用户极为友好的开源云计算框架。本文所开发的分布式爬虫系统即是在此框架下设计和实现的。本文的目的设计并实现一个基于Hadoop的分布式爬虫系统,完成大规模数据采集的任务。同时,该爬虫系统采集信息类型为27种语言的主流新闻网站。该爬虫的采集方式为全站式信息采集,即抓取27种语言种子对应网站上的全部信息。另外,27种语言信息还要分别保存便于后面跨语言处理。本文全部工作中研究部分包括云计算相关知识介绍、Hadoop分布式平台相关知识介绍、网络爬虫原理和分布式爬虫发展现状调研。首先,对云计算的定义、原理和体系结构进行调研。然后,深入研究Hadoop平台的分布式文件系统(HDFS)和分布式计算模型(Map/Reduce)。接着讲述爬虫系统的原理,了解开发一个爬虫需要的流程。最后调研目前分布式爬虫系统的发展现状。上面这些研究为本文提供了技术基础,本文在此基础上提出了基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的设计方案,包括爬虫系统的基本流程设计、框架设计、功能模块划分和各模块的Map/Reduce设计。在概要设计的基础之上,本文做出了系统的详细设计,实现整个系统,包括数据存储结构的实现、爬虫总体数据结构和各个功能模块的实现。最后,对本文做出详细总结。本文的意义在于实现了一个基于Hadoop的分布式爬虫系统,该系统采用Map/Reduce计算框架符合整个项目分布式框架。解决了单机爬虫效率低、可扩展性差等问题,提高了信息采集速度并扩大了信息采集的规模。为分布式跨语言信息获取和检索平台的索引模块和信息处理模块提供数据。

基于hadoop的分布式网络爬虫研究与实现

可配置的分布式网页信息抓取系统的设计及实现

这是一篇关于自配置,分布式,网页信息抓取,Map/Reduce的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,电子商务呈现出一片欣欣向荣的景象,网络购物也越来越成为一种流行趋势。互联网上包含的商品信息越来越多,这些信息呈指数增长,蕴含巨大的商业价值和实用价值。本文以电子商务类网站作为研究对象,目的是为了抓取电商网站上纷繁多样的商品信息。在如今这个电子商务和互联网快速发展的时代,海量商品信息蕴含巨大的商业价值和实用价值,如何快速准确的获取商品信息具有重要的研究意义。因此,本文对目前主流的电子商务网站进行了大量的调研,主要分析其站点结构,页面布局,还有商品信息的呈现方式等,总结出了电商网站上,商品信息抓取过程中面临的各种技术难题,主要包括动态页面解析、商品信息定位、商品信息的动态获取、数据完备性和URL去重等关键问题。针对这一系列的问题,本文在前期调研的基础上,设计并提出了相应的解决方案,主要包括:针对网站的三级页面结构制定相应的商品信息抓取策略;自配置的方式一定程度上保证了系统的灵活性和可扩展性;用浏览器加载网页完成页面渲染的方式实现动态网页抓取;建立商品信息特征库,完成商品信息抽取规则建模,从而实现对网页上商品信息的精准定位和抓取;提出基于自适应步长的价格区间划分算法,解决数据完备性问题;设计基于布隆过滤器的去重策略,解决数据重复性问题等,这些方案最终得以实现,并取得了良好的实验效果。另一方面,本文分析了目前国内外分布式爬虫系统的发展现状,研究了Hadoop平台的HDFS分布式文件系统和Map/Reduce分布式编程框架的相关基础知识,设计并实现了自配置的分布式网页信息抓取系统,解决了单机爬虫效率低、可扩展性差等问题,自配置的功能保证了本系统可以适用于不同网站的抓取任务,分布式的特点提高了网页数据抓取的速度,增强了系统容错能力,同时扩大了网页数据抓取的规模。

分布式网络爬虫系统的设计与实现

这是一篇关于分布式爬虫,Map/Reduce,HDFS,搜索引擎,云计算的论文, 主要内容为进入21世纪，互联网取得了飞速的发展，其所包含的信息量正在以指数型趋势高速增长，由此导致人们在这海量的信息中需要花费大量的精力来找寻自己需要的信息，因此人们对于随时随地获取自身所需求信息的渴望越来越强烈。正是基于这一情况，云计算获得了发展的契机。全球范围内包括Google、IBM、Apache和Amazon等大型公司在内，都对云计算投入了大量的人力、物力、财力。其中Apache站在用户的角度开发了Hadoop平台，是一个开源云计算框架。本文经过研究后开发的分布式爬虫系统就是在此框架下设计并且实现的。本文的目的主要是为了设计并实现一个基于Hadoop的分布式爬虫系统，通过这个系统，实现对大规模数据采集的任务。同时，该爬虫系统采集信息类型非常广泛，能够对全球多种语言的主流新闻网站进行信息采集。此系统采用分布式信息采集模式。另外，多种语言信息并没有统一保存在一起，而是进行了独立保存，这样能够为后面跨语言处理提供便利。本文主要研究了以下几个部分：首先，对云计算相关知识进行具体的介绍；其次，介绍了Hadoop分布式平台相关知识；再次，通过文献资料等方法调查了网络爬虫原理发展现状。上面的研究是本文的一个根本基础，正是在这个基础上，我们提出了基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的设计方案。设计方案不仅包含了系统的设置流程，而且详细介绍了本系统的基本框架。另外，还包括了系统功能模块的划分以及各模块的Map/Reduce设计。为了进一步完善本系统，本文还对系统做出来更为具体的设计，使得系统更加稳定可靠。最后，对本文进行了总结，提出了文章今后进一步研究的方向。总之，本文的主要意义在于设计并且实现基于Hadoop的分布式爬虫系统，该系统不仅改变了以往爬虫系统效率低下的问题，而且使得系统的可扩展性得以提高。另外，信息采集速度的规模也逐步得到了提高，如此一来为“分布式跨语言信息获取和检索平台”的索引模块和信息处理模块提供有效数据。