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    摘要：云计算的前身呢是并行计算和分布式计算和网络计算。而云计算的核心技术呢就是map-reduce ，他的出现使得并行计算在处理数据的时候变得非常的简单。他被研究出来的目的就是使得大型系统处理大数据的时候能够并行运算。我们先对云计算和map-reduce有一定的了解，然后再对当前国内外map-reduce研究的一个情况进行一个大体上的分析，然后在对它进行总结，最后再对它的未来进行一个展望。 39185
    毕业论文关键词： 云计算;map-reduce；MIS数据模型.
     Based on The Map-reduce Students MIS Data Model Design
    Abstract: Cloud computing it is established on the basis of the parallel and distributed computing and network computing. And the core of the cloud computing technology is the graphs, his presence makes the parallel computing in processing data becomes very simple. His purpose is to make large system by research dealing with big data to parallel computing. Our understanding of cloud computing and graphs have first, and then to the current graphs at home and abroad to study is a general analysis of a, and then to summarize it, finally, a prospect for its future. 
    Keywords: Cloud Computering;map-reduce;MIS data model.
    目  录
    第1章  绪论    1
    1.1 MAP-REDUCE    1
    1.2 学生MIS数据模型    1
    1.3 本文研究内容及主要贡献    1
    第2章  系统分析    2
    2.1 可行性分析    2
    2.1.1 经济可行性    2
    2.1.2 技术可行性    2
    2.2 系统功能需求。    2
    2.2.1 系统的性能需求    2
    2.2.2 系统数据需求    2
    2.3 本章小结    3
    第3章  总体设计    4
    3.1 功能模块图    4
    3.2 MAP-REDUCE测试接口    5
    3.3 本章小结    5
    第4章  MIS数据模型设计的实现    6
    4.1 人机界面设计    6
    4.2 关键模块算法    7
    第5章  MAP-REDUCE在MIS数据模型中的应用    11
    5.1如何在ECLIPSE下运行MAP-REDUCE程序    11
    5.1.1  Hadoop-test的java工程的创建    11
    5.1.2  准备分析的文件    11
    5.2本章小结    13
    第6章  总结与展望    14
    6.1 总结    14
    6.2 展望    14
    毕业设计体会    15
    致谢    16
    参考文献    17
    英文翻译资料    18
    第1章  绪论
    现在科技发展的越来越快，我们的生活也有了很大的改变。传统的人们所使用的管理学生的模式已经不再适合于这个时代。当前呢用云计算来管理学生系统已经成为一种必然，使用了map-reduce来对学生系统进行管理是很方便而且很便捷的。使用hadoop的分布式的计算使得我们管理学生系统的时候会变得很方便。这篇文章就是在map-reduce的基础上，运用map-reduce的技术作为技术上的支持，来建立一个非常简单而且方便的学生管理系统。
    1.1 map-reduce
    map-reduce是由谷歌提出来的一种非常新颖的软件架构，他的出现是为了规模很大的数据集可以进行并行运算[1]。但是map和reduce，还有他们比较重要的思想都是借鉴的函数式编程语言。他还从矢量编程中借鉴了一些特性。map-reduce的出现呢，使得一些即时不会使用并行运算的人员呢，也可以将自己的程序在分布式系统上有一个很好的运行。他的技术呢就是规定一个特定的Map函数，把一份键值映射称为新的键值对，再给他一个特定的reduce函数，以此来确保映射的键值对每一个一起使用的键组都相同[2]。
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