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在目前的大數據時代，機器學習和數據挖掘所需面對的數據量越來越大，甚至達到了PB級。傳統單機平臺的性能無法滿足現今大數據處理的要求，閉源的分布式平臺價格高昂，難以廣泛應用，而以Hadoop為代表的開源分布式平臺成為了主流選擇。Hadoop平臺是2005年加入Apache軟件基金會旗下的一個分布式平臺，它集成了Map/Reduce分布式計算模式，類似于Google File System的分布式存儲結構。但在Hadoop平臺設計中，其計算過程大量依賴磁盤，因為磁盤I/O延遲和任務調度方法使其計算性能不高。如今，對Hadoop平臺的研究主要集中在Hadoop的優化與應用方向，包括HDFS存儲平臺的性能研究、MapReduce計算框架的參數調整及調度算法優化。
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