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隨著時代的不斷進步，信息化的氣息也遍布在當今各個領域，尤其在計算機行業。隨著系統硬件地不斷精確化，系統軟件更要不斷的更新。近年來，研究者面臨著接收、處理、分析爆炸式的數據信息的問題，如何使這些數據更加高效的運轉成為了當今研究者普遍關心的問題。海量數據既為大量數據，在人們日常生活中，例如水利部門測量的大量數據，氣象局不時獲得的氣象信息等，這些數據均極其龐大，同時這些數據的格式也是千變萬化，有聲音、文字、圖像等。對于一個企業而言，這些數據至關重要，大量的數據統計不僅可發現客戶潛在的需求，同時還能夠開發出更多滿足客服需求的應用。然而，任何事情均有兩面性，數據量的增大必然會導致大量數據存儲及處理速度的難題，為了解決以上難題就必須要求研究者不斷提出更高效的算法，本文提出的算法就是在該問題的前提下研究更加高效的數據處理及分析方法。
目前，硬件系統的性能改善已提高到了有限度的境界。此外，文中可從軟件上改善數據處理的方式，目前最流行的技術就是多核技術，該技術的核心為并行技術，即分而治之，本文所要討論的并行技術為MapReduce技術和并行數據庫技術這兩種主流技術。
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