Hadoop课程设计选题

Hadoop课程设计选题通常围绕大数据处理和分布式计算平台展开，因为Hadoop是一个开源框架，用于存储和处理海量数据。以下是几个可能的选题方向：

1. **Hadoop MapReduce实践项目**：设计并实现一个MapReduce任务，如文本处理、数据分析或推荐系统算法。

2. **HDFS优化与性能调优**：研究如何提升Hadoop分布式文件系统（HDFS）的读写效率，比如块大小设置、副本策略优化等。

3. **YARN调度算法改进**：探讨YARN资源调度器的不同策略，并尝试优化任务调度以提高集群利用率。

4. **HBase或Hive应用案例**：设计基于HBase（列式存储数据库）或Hive（数据仓库工具）的数据管理方案，如用户行为分析或日志处理。

5. **Hadoop生态系统扩展**：研究如何集成其他大数据组件如Spark、Pig或HBase，构建一个完整的数据处理流程。

6. **实时流处理在Hadoop中的实现**：使用Storm或Spark Streaming研究如何实现实时数据处理应用。

7. **大数据安全性与隐私保护**：探讨如何在Hadoop中实施安全措施，如数据加密、访问控制等。

相关问题：
1. Hadoop框架的核心组件是什么？
2. 实现Hadoop项目时，如何保证数据的一致性和可靠性？
3. Hadoop生态系统的哪些组件可以协同工作来提供完整的解决方案？
4. 在实际项目中，如何衡量Hadoop性能的好坏？