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在当今社会，互联网技术的迅速发展，给科学农业的进步带来了极大的推动作用。如今，对农作物的管理监测，只需要在田间放置大规模的传感器网络，农民在家就可以对农作物进行实时监测。这种方式大大提高了农民管控农作物生长状况的效率。但随着数据量指数级的增长，普通服务器在数据处理上越来越不能适应日益增长的数据，利用Hadoop云平台计算处理的思路便应运而生。本课题是学校与江苏农科院合作的省支撑项目，旨在实现基于大数据量下的高性能农作物云监测平台。
1.2 发展与研究现状
1.3 课题研究主要内容
实现一个提供给农民用户使用的传感器数据监测平台，这各平台在架构上包括一个信息监测网站，以及针对大数据量下可以极大提高信息处理效率的Hadoop集群。
1）网站主要提供给用户：
1．实时数据，历史数据的查询功能，结合图、表，展示清晰，内容明确。
2．用户可以在网站上进行对各个传感器的管理，包括添加，删除，开关等。
2）使用Hadoop集群存储大文件，以及处理大量的日志文件。具体目标如下：
1．Hadoop集群搭建，系统环境配置。
2．分析HDFS文件系统操作方面的实现过程。
3．阐释使用MapReduce编程实现对大量的日志文件处理，挖掘出所需要的日志信息。
2 技术背景
2.1认识Hadoop
2.1.1 Hadoop概述
Hadoop是Apache下的一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据。分布式计算是很宏大的研究方向，但Hadoop有如下几点不同之处：
方便——Hadoop运行在大型集群上，或者各种云计算服务商提供的云计算服务之上。
健壮——Hadoop致力于在一般商用硬件上运行。此类故障可以被解决。
可扩展——Hadoop通过增加集群节点，可以行之有效的提高它的处理效能，从而处理更大地数据集。
简单——Hadoop允许用户快速编写出高效的并行代码。
Hadoop的方便和简单让其在很多方面有非常大的优势，诸如编写和运行分布式程序。Hadoop集群的使用门槛大大的被降低。与此同时，它拥有令人信服的健壮性和可扩展性，这足以让很多大型的互联网公司放心的使用这套技术框架。这些特性使它在业界广受欢迎。
图2.1解释了如何Hadoop集群与客户机交互的情形。Hadoop集群是通过节点之间的，互连到网络上的一系列机器组。数据存储和处理在这个体系中完成。不同用户可以给Hadoop各自提交计算任务，这些客户端可以是与Hadoop集群远离的PC。
图2.1 Hadoop集群与客户机交互图题
2.1.2 Hadoop的结构组成
Hadoop的构造模块包括：
NameNode（名字节点）；
DataNode（数据节点）；
SecondaryNameNode（次名字节点）；
JobTracker（作业跟踪节点）；
TaskTracker（任务跟踪节点）；
图2.2中描绘了一个典型Hadoop集群的拓扑结构。
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