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MapReduce框架下的聚类和凸包算法研究与实现的开题报告

一、选题背景及意义

随着大数据时代的到来，数据量不断增加，如何高效地处理数据成为了非常重要的问题。聚类和凸包算法是大数据处理中常用的两种算法，都具有广泛的应用场景。而MapReduce框架是目前大数据处理的主流框架之一，它能够高效地处理大规模数据集，因此将聚类和凸包算法移植到MapReduce框架下进行研究和实现，具有非常重要的意义。本论文拟对MapReduce框架下的聚类和凸包算法进行研究与实现，探讨其在大数据处理中的应用。

二、研究目标和研究内容

研究目标：通过对MapReduce框架下的聚类和凸包算法进行研究与实现，探讨其在大数据处理中的应用，为大数据处理提供一种高效的算法实现。

研究内容：

1.MapReduce框架的基本概念和原理

2.聚类算法的基本概念和原理

3.凸包算法的基本概念和原理

4.将聚类算法移植到MapReduce框架下的实现

5.将凸包算法移植到MapReduce框架下的实现

6.实验与分析

三、研究方法和技术路线

研究方法：文献研究法、实验研究法

技术路线：

1.阅读相关文献，深入了解MapReduce框架、聚类算法和凸包算法的基本概念和原理。

2.根据MapReduce框架的原理，对聚类算法和凸包算法进行移植。

3.设计并实现MapReduce框架下的聚类算法和凸包算法。

4.在Hadoop大数据处理平台上进行实验，并对结果进行分析和验证。

四、预期研究成果及可行性分析

预期研究成果：

1.实现MapReduce框架下的聚类算法和凸包算法，并运用于大数据处理。

2.对比分析MapReduce和传统算法在处理大规模数据集时的差异和优缺点。

可行性分析：

1.MapReduce框架已经成为大数据时代的主流框架，应用广泛。

2.聚类算法和凸包算法都是常用的数据处理算法，具有广泛应用场景。

3.实验所需的已经成为公共资源的大数据处理平台（如Hadoop），具备良好的稳定性和可靠性，保证实验的可行性。

五、论文的进度安排

第1-2个月：阅读相关文献，了解MapReduce框架、聚类算法和凸包算法的基本概念和原理。

第3-4个月：对聚类算法和凸包算法进行移植。

第5-6个月：设计并实现MapReduce框架下的聚类算法和凸包算法。

第7-8个月：在Hadoop大数据处理平台上进行实验，并对结果进行分析和验证。

第9-10个月：论文撰写和修改。

第11-12个月：论文终稿修改和答辩。