改进MapReduce框架下的网上拍卖系统设计与实现

版权申诉
0 下载量 163 浏览量 更新于2024-07-02 收藏 1.25MB PDF 举报
"这篇文档是关于云计算中基于改进MapReduce并行计算框架的网上拍卖系统设计的研究。作者针对网上拍卖的交易模式进行了调研,并提出了基于英式拍卖的改进流程,以解决投标者报价问题。同时,该研究深入探讨了MapReduce框架在数据处理中的局限,特别是数据倾斜和输出格式限制,提出了解决这些问题的策略。通过引入映射表实现数据的均匀分配,以及采用两次执行reduce操作的方法,改进了MapReduce模型。在这一基础之上,设计并实现了运用改进MapReduce处理拍卖数据的网上拍卖系统。最后,该系统在Hadoop平台上进行了实验,验证了改进方案的有效性和拍卖系统的实用性。" 本文主要关注的是如何利用云计算技术,尤其是改进后的MapReduce框架,来构建一个高效的网上拍卖系统。随着计算机和网络技术的迅速进步,网上拍卖已成为电子商务的重要组成部分。MapReduce作为云计算的关键技术,其并行计算能力在大数据处理中扮演着重要角色。 首先,研究者分析了现有的网上拍卖模式,并针对其中存在的问题,如投标者可以随意报价以及拍卖结束前的突然报价行为,提出了一种基于英式拍卖规则的改进拍卖流程。这种改进旨在确保拍卖过程的公平性和透明度。 其次,研究深入到MapReduce框架的内在问题,特别是数据倾斜问题,即数据分布不均导致某些节点负载过高。为解决这一问题,作者提出了一种基于映射表的数据均匀分配策略,旨在更合理地分配任务,平衡集群中的计算负载。此外,针对MapReduce的输出数据格式限制,研究者采取了两次执行reduce操作的创新方法,这使得数据处理更加灵活,能适应不同的输出需求。 接下来,基于这些改进,作者设计并实现了网上拍卖系统,该系统利用改进后的MapReduce框架处理拍卖数据。这表明,这种改进不仅能够提高数据处理效率,还能确保拍卖流程的顺畅运行。 最后,为了验证改进方案的实际效果和拍卖系统的可行性,研究者在Hadoop平台上进行了全面的功能测试和数据实验。实验结果证明,提出的改进策略有效改善了原有的问题,提升了系统的性能,且拍卖系统能够稳定运行,满足实际应用的需求。 关键词:网上拍卖、MapReduce并行计算框架、Hadoop平台、数据倾斜。这些关键词反映了研究的核心内容,即如何利用云计算技术改进拍卖系统,并在大数据环境下解决计算难题。