基于hadoop的电商日志分析系统的设计与实现选题依据怎么写

Posted 2023-04-27

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。 参考技术A 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。 参考技术B 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！ 参考技术C 这个分析系统的设计与实现选题依据的写法是，使用高斯法写。首先对基于hadoop的电商日志分析系统的优点和缺点进行分析，然后再对未来的发展趋势进行解析，最后再写出总结一下 参考技术D 选题依据包括：选题的学科性质、理论意义及实践意义；国内研究现状的分析。研究方案包括：研究内容、研究中所要突破的难题、拟采取的研究方法，有何特色与创新之处以及与选题有关的参考文献等内容

Hadoop基础与电商行为日志分析 新手入门大数据

第1章 大数据概述
本章将从故事说起，让大家明白大数据是与我们的生活息息相关的，并不是遥不可及的，还会介绍大数据的特性，以及大数据对我们带来的技术变革，大数据处理过程中涉及到的技术以及大数据典型应用。

第2章 初识Hadoop
本章节将带领大家认识Hadoop以及Hadoop生态系统、Hadoop的发展史、Hadoop的优势、Hadoop的三个核心组件、Hadoop发行版的选择，为后续深入讲解Hadoop打下坚实的基础。

第3章 分布式文件系统HDFS
本章将从Hadoop的设计目标、架构及文件系统命令空间出发，快速搭建单节点伪分布式HDFS的实验环境，通过讲解使用hdfs shell以及Java API的方式操作HDFS文件系统，详细分析HDFS文件的读写流程，并通过HDFS API来实现词频统计案例，使得大家对Hadoop分布式文件系统HDFS有深刻的认识以及实战。 ...

第4章 分布式计算框架MapReduce
本章将从架构、编程模型等角度带大家认识Hadoop的分布式计算框架MapReduce，掌握MapReduce各个核心组件编程，并通过两个案例让大家深入掌握MapReduce编程的方方面面。

第5章 资源调度框架YARN
本章将从YARN的产生背景、YARN的架构及执行流程的角度带大家认知Hadoop的资源调度框架YARN，快速搭建单节点伪分布式YARN的实验环境并掌握如何提交MapReduce作业提交到YARN上运行。

第6章 电商项目实战Hadoop实现
本章将通过电商用户行为日志分析的项目实战，来将前面几个章节讲解的知识点串联起来，综合使用Hadoop的技术进行离线统计分析。

第7章 数据仓库Hive
本章将从Hive的产生背景、体系架构、Hive部署、DDL以及DML来掌握Hive使用的方方面面。

第8章 电商项目实战Hive实现
本章将使用Hive对电商用户行为日志分析进行重新实现，让大家对MapReduce编程和Hive实现的方式进行对比，体会Hive在生产上使用的便捷性。

第9章 Hadoop分布式集群搭建
本章将带领大家搭建一个三个节点的分布式Hadoop集群环境，让大家对于Hadoop集群的安装有更深入的认识，并将项目实战案例运行在分布式集群环境中。

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