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指导教师：郝卫东老师;;
背景：随着信息技术的发展，网络产生的数据也呈指数增长，而传统的技术架构和仅靠单台计算机基于串行的方式越来越不适应当前海量数据处理的要求。因此要在一定的时间内以快速的处理速度来完成对数据的处理，MapReduce顺势而生。
目的：MapReduce 作为一个分布式并行编程模型，它用来有效地处理海量数据,不断地从中挖掘出有价值的信息。本文通过详细的介绍此模型，从而使我们可以有效的利用此模型来进行并行程序的编写。
;论文的框架和主要内容;云计算;云计算特点;云计算服务;云计算发展;并行计算;并行计算定义：简单的来说就是用多个处理器来同时协调求解决一问题，即将需要求解的问题分解成若干个部分，各部分分配给一个独立的处理机来进行并行计算。;主要成果;MapReduce;实践检验真理;MapReduce执行流程;词频统计;词频统计;词频统计;词频统计;词频统计;全年最高气温;全年最高气温;全年最高气温;全年最高气温;k-means聚类;k-means聚类;k-means聚类;k-means聚类;k-means聚类;大学四年的学习生涯即将结束。感谢陪同我一起走过的老师和同学，因为你们才让我这四年没有遗憾的离开。在此，我要特别感谢郝卫东老师，感谢他在论文制作中对我的指导和关怀。还有感谢各位系的老师的关心和帮助。
最后向所有关心和帮助过我的人表示真心的感谢。
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