1. 研究目的与意义
系统的价值和意义数据分析的目的地把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。
数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。
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2. 文献综述
云计算Hadoop平台的搭建和研究【摘要】：Hadoop是一个免费的开源云平台,是允许在集群计算机上分布式处理大数据的软件框架。
它是一种可靠、高效、可伸缩的云平台,很适合在实验室环境下进行模拟测试。
该系统想要实现前,最主要的一步是Hadoop平台的搭建，而想要搭建平台，则需要了解平台的构成体系，下面就针对这一方面进行了详细地介绍。
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3. 设计方案和技术路线
设计方案使用Hadoop搭建分布式集群环境，并在该环境上部署数据挖掘任务。
研究Hadoop系统架构，对其分布式文件系统HDFS和MapReduce并行编程模型的原理和实现进行深入理解。
系统掌握数据挖掘过程，将传统的关联规则数据挖掘算法使用MapReduce编程实现，并针对Hadoop平台的数据挖掘算法的执行情况分析其执行效率和可扩展性。
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4. 工作计划
2月22日2月28日（第1周）：收集Hapdoop平台的聚类数据挖掘技术的相关资料，及掌握与学习一些基本知识技术。
2月29日3月6日（第2周）：进行需求分析及概要设计，深入理解并掌握系统所需完成的功能，为设计阶段作充分的准备。
3月7日5月15日（第312周）： 进行设计和详细设计，初步把握设计的总过程。
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5. 难点与创新点
Hadoop平台具有高容错性的特点。
Hadoop采用并行执行机制，大大提高运行效率。
HDFS是设计成适合批量处理的，而不是用户交互式的。
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