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2024年3月28日发(作者：shrouded)
硕士论文开题报告5篇
硕士论文开题报告精选篇1
一、课题来源：
本课题来源于作者在学习和实习中了解到的两个事实，属于自拟课题。
其一，作者在11年7月在__X公司调研，了解到现如今各行业都面临着数据
量剧增长，并由此带来业务处理速度缓慢，数据维护困难等问题。为了应对此
挑战，很多企业开实施大数据发展战略。现如今的大数据发展战略可以概括为
两类，一类是垂直扩展。即采用存储容量更大，处理能力更强的设备，此种方
式成本较大，过去很多大公司一直采用此种方法处理大数据。但自从04年
Google发布关于GFS，MapReduce和BigTable三篇技术论文之后，云计算开始
兴起，06年Apache Hadoop项目启动。随后从09年开始，随着云计算和大数
据的发展，Hadoop作为一种优秀的数据分析、处理解决方案，开始受到许多
IT企业的关注。相较于垂直扩张所需的昂贵成本，人们更钟情于采用这种通过
整合廉价计算资源的水平扩展方式。于是很多IT企业开始探索采用Hadoop框
架构建自己的大数据环境。
其二，作者自13年4月在__X实习过程中进一步了解到，因为关系数据库在
存储数据格式方面的局限，以及其Schema机制带来的扩展性上的不便，目前在
大部分的大数据应用环境中都采用非结构化的数据库，如列式存储的Hbase，
文档型存储的MangoDB，图数据库neo4j等。这些非结构化数据库因为可扩展
性强、资源利用率高，高并发、响应速度快等优势，在大数据应用环境中得到
了广泛的应用。但此种应用只解决了前端的业务处理，要真正利用大数据实现
商务智能，还需要为决策支持系统和联机分析应用等提供一数据环境——数据
仓库。为此，导师指导本文作者拟此题目，研究基于Hadoop框架的数据仓库解
决方案。
二、研究目的和意义：
现如今，数据已经渗透到每一个行业，成为重要的生产因素。近年来，由于
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历史积累和和数据增长速度加快，各行业都面临着大数据的难题。事实上，大
数据既是机遇又时挑战。合理、充分利用大数据，将其转变为海量、高增长率
和多样化的信息资产，将使得企业具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化
等能力。因此，很多IT企业都将大数据作为其重要的发展战略，如亚马逊、脸
谱网已布局大数据产业，并取得了骄人的成绩。事实上，不止谷歌、易趣网或
亚马逊这样的大型互联网企业需要发展大数据，任何规模的企业都有机会从大
数据中获得优势，并由此构建其未来业务分析的基础，在与同行的竞争中，取
得显著的优势。
相较于大型企业，中小企业的大数据发展战略不同。大公司可以凭借雄厚的
资本和技术实力，从自身环境和业务出发，开发自己的软件平台。而中小企业
没有那样的技术实力，也没有那么庞大的资金投入，更倾向于选择一个普遍
的、相对廉价的解决方案。本文旨在分析大数据环境下数据库的特点，结合当
下流行的Hadoop框架，提出了一种适用于大数据环境的数据仓库的解决方案并
实现。为中小企业在大数据环境中构建数据仓库提供参考。其具体说来，主要
有以下三方面意义：
首先，目前主流的数据库如Oracle、SQL Server都有对应自己数据库平台的
一整套的数据仓库解决方案，对于其他的关系型数据库如MySQL等，虽然没有
对应数据库平台的数据仓库解决方案，但有很多整合的数据仓库解决方案。而
对于非结构化的数据库，因其数据模型不同于关系型数据库，需要新的解决方
案，本文提出的基于Hive/Pentaho的数据仓库实现方案可以为其提供一个参
考。
其次，通过整合多源非结构化数据库，生成一个面向主题、集成的数据仓
库，可为大数据平台上的联机事务处理、决策支持等提供数据环境，从而有效
利用数据资源辅助管理决策。
再次，大数据是一个广泛的概念，包括大数据存储、大数据计算、大数据分
析等各个层次的技术细节，本文提出的“大数据环境下的数据仓库解决方案及
实现“丰富了大数据应用技术的生态环境，为大数据环境下的数据分析、数据
挖掘等提供支撑。
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