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Hadoop上的PageRank算法优化中期报告

一、研究背景

随着互联网的快速发展，海量数据的产生与存储成为了摆在人们面前的一大难题。Hadoop作为一种分布式计算框架，可以解决海量数据的存储和计算问题，因此被广泛应用于大数据场景中。PageRank算法是一种典型的互联网网页重要性排序算法，其应用广泛，但是随着网络规模的不断增大，PageRank算法的计算量也越来越大，因此如何优化PageRank算法成为了一个亟待解决的问题。

二、研究内容

本次研究的主要内容是对Hadoop上的PageRank算法进行优化，具体包括以下几个方面的工作：

1.基于MapReduce模型的PageRank算法实现。实现网页的转移矩阵计算、迭代计算PageRank值的过程。其中网页的转移矩阵计算是一个比较耗时的过程，需要通过利用压缩技术和稀疏矩阵存储等方法来进行优化。

2.基于Hadoop的分布式计算优化。利用Hadoop分布式计算框架对PageRank算法进行优化，包括计算节点的负载均衡、数据划分和处理等方面的优化。

3.基于HBase的数据存储优化。将PageRank值存储在HBase中，使用HBase提供的分布式计算和查询功能，针对PageRank值的查询进行优化，提高查询效率。

三、预期成果

通过对Hadoop上的PageRank算法优化，我们希望实现以下预期成果：

1.实现基于MapReduce模型的PageRank算法，并进行了优化。

2.利用Hadoop分布式计算框架对PageRank算法进行了优化，提高了计算效率。

3.实现了PageRank值在HBase中的存储，并进行了查询优化，提高了读取效率。

4.通过实验验证了我们所提出的优化方案的有效性。

四、进展情况

目前，我们已经实现了基于MapReduce模型的PageRank算法，并通过实验验证了其正确性。同时，我们也初步完成了Hadoop分布式计算和HBase存储的设计和实现。下一步计划是对整个系统进行优化和调试，以实现更好的计算效率和查询效率。