大数据处理详细设计
大数据处理流程图
大数据处理流程图在当今信息化时代，大数据已经成为了企业发展和决策的重要依据。
然而，大数据处理并不是一件容易的事情，需要经过一系列复杂的流程才能得到有效的结果。
本文将介绍大数据处理的流程图，并对其中的各个环节进行详细的解析。
首先，大数据处理的第一步是数据收集。
数据收集是整个大数据处理流程的基础，数据的质量和数量直接影响着后续分析的结果。
数据收集可以包括结构化数据和非结构化数据，可以通过各种方式获取，比如传感器、日志、社交媒体等。
在数据收集的过程中，需要考虑数据的完整性、准确性和时效性，确保收集到的数据是可靠的。
接下来，收集到的数据需要进行清洗和预处理。
数据清洗是指清除数据中的噪声和错误，比如重复数据、缺失数据、异常数据等。
数据预处理则是对数据进行格式化和转换，使其适合后续的分析和挖掘。
在数据清洗和预处理的过程中，需要使用各种数据处理工具和算法，比如数据清洗工具、数据挖掘算法等。
清洗和预处理完成后，接下来就是数据的存储和管理。
大数据通常具有海量、高速、多样的特点，因此需要使用分布式存储和管理系统来存储和管理数据。
常用的大数据存储和管理系统包括Hadoop、Spark、HBase等，它们能够有效地处理大规模数据，并提供高可靠性和高性能的数据存储和管理服务。
在数据存储和管理的基础上，就可以进行数据分析和挖掘了。
数据分析和挖掘是大数据处理的核心环节，通过对数据进行统计分析、数据挖掘、机器学习等方法，可以发现数据中的规律和模式，为企业决策提供有力的支持。
在数据分析和挖掘的过程中，需要使用各种数据分析工具和算法，比如统计分析软件、数据挖掘算法库等。
最后，经过数据分析和挖掘，就可以得到最终的处理结果了。
处理结果可以以报表、可视化图表、模型等形式呈现，为企业决策提供直观的参考。
同时，还可以将处理结果应用到实际业务中，比如推荐系统、风控系统、预测模型等，为企业创造更大的价值。
综上所述，大数据处理流程包括数据收集、清洗和预处理、存储和管理、数据分析和挖掘、处理结果等环节。
企业大数据采集、分析与管理系统设计报告
企业大数据采集、分析与管理系统设计报告在当今数字化时代，企业面临着海量的数据，如何有效地采集、分析和管理这些数据，以提取有价值的信息，支持决策制定和业务优化，成为了企业发展的关键。
本报告将详细阐述一套企业大数据采集、分析与管理系统的设计方案。
一、系统需求分析企业在运营过程中会产生各种各样的数据，包括销售数据、客户数据、生产数据、财务数据等。
这些数据来源广泛，格式多样，且增长迅速。
因此，系统需要具备以下功能：1、数据采集功能能够从不同的数据源，如数据库、文件、网络接口等，高效地采集数据，并进行数据清洗和转换，确保数据的质量和一致性。
2、数据分析功能提供丰富的数据分析工具和算法，如数据挖掘、统计分析、机器学习等，帮助企业发现数据中的潜在模式和趋势，为决策提供支持。
3、数据管理功能包括数据存储、数据备份、数据安全控制等，确保数据的完整性和安全性，同时支持数据的快速检索和访问。
4、可视化展示功能以直观的图表和报表形式展示数据分析结果，便于企业管理层和业务人员理解和使用。
二、系统架构设计为了满足上述需求，系统采用了分层架构，包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据分析层和数据展示层。
1、数据源层包含企业内部的各种业务系统，如 ERP、CRM、SCM 等，以及外部的数据源，如市场调研数据、社交媒体数据等。
2、数据采集层负责从数据源中抽取数据，并进行初步的清洗和转换。
采用分布式采集框架，提高数据采集的效率和可靠性。
3、数据存储层使用大规模分布式数据库，如 Hadoop 生态系统中的 HDFS、HBase 等，以及关系型数据库，如 MySQL、Oracle 等，根据数据的特点和访问需求进行合理存储。
4、数据分析层基于大数据分析平台，如 Spark、Flink 等，运用各种数据分析算法和模型，进行数据处理和分析。
5、数据展示层通过前端开发框架，如 Vuejs、React 等，构建可视化界面，将分析结果以清晰直观的方式呈现给用户。
大数据设计方案
大数据设计方案大数据设计方案是指为满足企业或组织对大数据的处理、存储、分析和应用需求而提出的一套详细的方案和规划。
大数据设计方案通常包括数据采集、数据存储、数据分析和数据应用等几个重要环节。
下面将介绍一个大数据设计方案的基本框架。
1. 数据采集：大数据设计方案的第一步是确定数据采集的方式和源头。
这通常涉及到从各种结构化和非结构化的数据源（如传感器、日志文件、社交媒体等）中收集数据。
为了确保数据的准确性和稳定性，我们可以采用多种数据采集方法，如实时数据采集、批量数据采集和增量数据采集等。
2. 数据存储：数据存储是大数据设计方案中至关重要的一环。
数据存储可以采用传统的关系型数据库、分布式文件系统或NoSQL数据库等多种形式。
在选择数据存储方式时，我们需要考虑数据的规模、类型和访问模式等因素。
此外，为了满足大数据处理的需求，我们还可以选择使用分布式存储系统，如Hadoop Distributed File System（HDFS）等。
3. 数据分析：数据分析是大数据设计方案中的核心环节。
数据分析可以采用多种技术和算法，如机器学习、数据挖掘和统计分析等。
为了满足不同类型的数据分析需求，我们可以结合使用批处理和流式处理等技术。
此外，通过采用分布式计算和并行处理等技术，可以加快数据分析的速度和效果。
4. 数据应用：数据应用是大数据设计方案的最终目标。
数据应用可以包括数据可视化、智能决策支持、个性化推荐和市场营销等多个方面。
为了实现数据应用的效果，我们可以利用数据分析的结果和洞察来进行业务流程优化和创新。
在实施大数据设计方案时，我们还需要考虑一些关键的技术和工具。
例如，我们可以使用Hadoop和Spark等大数据处理框架来处理大规模的数据；使用Kafka和Flume等实时数据处理工具来处理实时数据；使用Elasticsearch和Kibana等数据可视化工具来展示数据结果；使用机器学习和深度学习算法来实现数据分析和预测等。
大数据技术扑克牌比大小的详细设计说明书
大数据技术扑克牌比大小的详细设计说明书摘要：本文详细介绍了基于大数据技术实现的扑克牌比大小的设计及实现思路。
包括数据的处理方式、算法的选择、数据存储与查询等方面的内容，并提供了实现过程中的具体操作步骤和相关注意事项。
关键词：大数据技术；扑克牌比大小；数据处理；算法选择；数据存储一、问题概述扑克牌比大小是常见的娱乐活动之一，常见于各种桌面游戏和博彩游戏中。
比较两副扑克牌的大小通常是基于花色和点数的比较，但在实际应用中，常常需要考虑更加细致的比较方式，例如相同点数时花色的优劣、不同种类的牌的大小比较等。
这些比较方式复杂，需要进行大量的数据处理和计算，因此，借助大数据技术来实现扑克牌比大小是非常合理和可行的。
二、系统设计1. 数据处理扑克牌比大小需要处理的数据包括牌型、点数、花色等。
其中，牌型和点数是比较关键的数据，因此我们需要将它们进行处理、转换成数值，并按一定规则进行比较。
花色的处理相对简单，只需将不同花色标记为不同的元素即可。
2. 算法选择常见的扑克牌比大小算法包括牌型比较法、点数比较法和组合比较法。
前两者常用于简单比较，对于复杂的比较场景（例如不同花色的二次比较），可以使用组合比较法。
同时，我们也可以借助机器学习算法来学习扑克牌比大小的规则，并根据规则进行预测和比较。
3. 数据存储与查询由于扑克牌的牌型和点数是有限的，我们可以将它们存储在数据库中，并建立索引以便快速查询。
同时，我们也可以将数据保存在内存中，以提高查询效率。
三、实现步骤1. 数据处理首先，我们需要将扑克牌的牌型和点数进行处理和转换。
我们可以使用Python等语言进行编程，将扑克牌的不同牌型和点数转换成不同的数字，使得它们可以进行快速、准确的比较。
2. 算法选择与实现根据实际需求，我们可以选择不同的算法进行实现。
例如，我们可以使用Python语言实现牌型比较法，按照不同的牌型进行大小排序；或者我们可以使用C++语言实现点数比较法，使用快速排序算法进行排序。
大数据技术与应用课程设计报告
大数据技术与应用课程设计报告一、引言大数据技术与应用已经成为当今社会发展的重要方向，其在各行各业中的应用越来越广泛。
本文将对大数据技术与应用课程设计进行全面详细的报告。
二、课程设计目标本课程设计旨在培养学生对大数据技术与应用的理解和掌握，具备分析和解决实际问题的能力。
具体目标包括：1.了解大数据概念及其背景知识；2.掌握大数据采集、存储、处理和分析等基本技术；3.熟悉大数据应用领域及其案例；4.能够运用所学知识分析并解决实际问题。
三、教学内容1. 大数据概述介绍大数据的定义、特点及其背景知识，包括云计算、物联网等相关技术。
2. 大数据采集与存储介绍大数据采集与存储的基本原理和方法，包括Hadoop、Spark等相关技术。
3. 大数据处理与分析介绍大数据处理与分析的基本原理和方法，包括MapReduce、Hive 等相关技术。
4. 大数据应用领域及案例介绍大数据应用领域及其案例，包括金融、医疗、电商等行业的应用案例。
5. 大数据实践通过实际案例，让学生了解大数据技术在实际问题中的应用。
四、教学方法1. 理论授课：讲解大数据概念、原理和方法。
2. 实验课程：通过实验操作，让学生掌握大数据采集、存储、处理和分析等基本技术。
3. 案例分析：通过分析大数据应用案例，让学生了解大数据技术在实际问题中的应用。
五、教学评价方式1. 平时表现（30%）：包括出勤率、作业完成情况等。
2. 期中考试（30%）：考查学生对于理论知识的掌握程度。
3. 期末考试（40%）：考查学生对于理论知识和实践能力的综合运用能力。
六、教材及参考书目1. 《大数据基础》李卫民著2. 《Hadoop权威指南》 Tom White 著3. 《Spark快速大数据分析》 Holden Karau 著七、结语本课程设计旨在培养学生对大数据技术与应用的理解和掌握，具备分析和解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，学生将掌握大数据采集、存储、处理和分析等基本技术，并了解大数据应用领域及其案例。
智慧农业大数据分析与决策支持系统设计
智慧农业大数据分析与决策支持系统设计第一章：引言智慧农业是当今农业领域的一个重要发展方向，它利用现代化技术手段对农业生产过程中产生的大量数据进行分析和处理，以支持农业决策和提高农业生产效率。
本文将详细介绍智慧农业大数据分析与决策支持系统的设计。
第二章：智慧农业大数据的来源在智慧农业系统中，大数据主要来自于各种传感器、监控设备和物联网技术。
这些设备可以采集到土壤湿度、温度、光照等环境信息，还可以收集到作物生长过程中的数据，如生长速度、产量等。
此外，还有来自气象局、农产品交易市场等渠道获取的数据。
通过整合这些数据，可以形成一个全面的数据集，用于后续的分析。
第三章：智慧农业大数据分析方法对于智慧农业大数据的分析，可以采用多种方法。
一种常用的方式是数据挖掘技术，通过对数据进行挖掘和探索，找出其中的规律和趋势。
例如，可以通过聚类分析找出相似的农田或作物，以便进行定向的农业管理。
另外，还可以利用机器学习算法对数据进行训练和预测，从而预测未来的农业产量或病虫害发生概率等。
第四章：智慧农业大数据分析与决策支持系统的设计智慧农业大数据分析与决策支持系统的设计主要包括数据采集、数据存储、数据分析和决策支持四个模块。
首先，需要部署传感器和监控设备来采集农业数据，并将其传输到数据存储系统中。
其次，需要建立一个高效的数据存储系统，以便存储和管理大量的农业数据，并保证数据的可靠性和安全性。
然后，通过调用数据分析算法，对存储的数据进行分析和挖掘，以获得有价值的信息和结论。
最后，根据分析结果，设计决策支持模块，为农业从业者提供决策建议和辅助。
第五章：案例分析：智慧农业大数据分析在农业生产中的应用本章将通过一个实际案例，进一步说明智慧农业大数据分析与决策支持系统的应用。
以某农场为例，利用智慧农业系统采集到土壤湿度、气温、光照等数据，并进行分析和预测，得到了正确的灌溉和施肥方案。
通过系统提供的决策支持，该农场成功提高了作物产量，并减少了资源的浪费。
大数据平台的架构设计与部署
大数据平台的架构设计与部署随着互联网和移动互联网的普及，大数据时代已经来临。
大数据平台成为企业和政府机构日常工作中不可或缺的一部分，它可以帮助企业和机构提高工作效率、优化流程、降低成本和风险等。
然而，要实现一个高效稳定的大数据平台，需要经过严密的架构设计和精心的部署。
一、大数据平台架构设计大数据平台的架构设计主要包括硬件架构、软件架构和网络架构。
其中，硬件架构包括服务器和存储设备的选择；软件架构涉及到大数据处理框架的选择和配置；网络架构包括网络拓扑和传输协议的选择。
下面分别介绍一下这些内容。
1、硬件架构：在选择服务器和存储设备时，需要考虑数据量大小、数据处理速度、数据安全和稳定性等因素。
通常情况下，服务器可以选择高主频、高核数的CPU和大内存、高速度的硬盘；存储设备可选择高速度、高稳定性的硬盘和SSD。
此外，为了提高系统的可靠性和扩展性，可以采用分布式存储方案，将数据分散存储在多个存储设备中。
2、软件架构：在软件架构的选择上，需要根据数据处理需求选择适合的大数据处理框架。
例如，实时流数据处理可以采用Apache Storm；批处理数据可以使用Apache Hadoop。
此外，为了提高数据处理速度，可以采用Spark、Impala和Hive等内存计算框架。
3、网络架构：在网络架构的设计上，需要考虑网络拓扑的选择和传输协议的配置。
可以采用星型、环形、总线型、树型和混合型等多种拓扑方式。
在传输协议的选择上，可以选择TCP/IP、HTTP、REST、SOAP等协议，还可以采用专用的数据传输协议，例如HDFS、MapReduce、YARN和HBase等。
二、大数据平台部署在设计完大数据平台的架构之后，需要进行部署。
大数据平台的部署分为服务器物理部署和软件部署两个阶段。
下面对这两个阶段进行详细介绍。
1、服务器物理部署：服务器物理部署包括服务器机箱的安装、电源线和网络线的连接、服务器机箱的风扇、电源和硬盘等部件的安装等。
大数据平台产品设计文档(PRD)-模型工作室界面设计
大数据平台产品设计文档（PRD）——模型工作室Prepared by拟制Date 日期Reviewed by审核Date 日期Reviewed by审核Date 日期Approved by批准Date 日期Revision record 修订记录Distribution LIST 分发记录目录1功能概述 (4)2需求分析 (4)3产品设计 (5)3.1功能需求说明 (5)3.2详细功能设计 (6)3.2.1YY1.1 编辑 (6)3.2.2YY1.2 删除 (7)3.2.3YY1.3 详情 (7)3.2.4YY1.4 搜索 (8)3.2.5YY1.5 应用 (9)3.2.6YY1.6 恢复 (10)3.2.7YY2.1 上传图片 (11)3.2.8YY2.2 上传模型包 (12)3.2.9YY2.3 输入输出配置 (12)3.2.10YY2.4 发布 (13)3.2.11YY2.5 保存 (14)3.2.12YY2.6 取消 (14)3.2.13YY2.7 其他信息 (15)3.2.14YY3.1 购买 (16)1功能概述模型工作室有我的模型、模型上传、购买三个一级功能。
我的模型有编辑、搜索、删除、模型、查看详情4个二级功能。
模型上传有图片上传、模型包上传、发布、参数配置4个二级功能。
我的模型中模型按权限分为常用模型、自有模型和已购买模型。
常用模型是系统根据用户使用频次显示，只为了方便用户能更快调用，不能删除编辑。
自有模型是用户通过模型上传获得的模型，拥有编辑、删除、发布等功能。
已购买模型是用户已经购买的模型，已购买模型能够进行删除和更新操作。
我的模型中在界面上分为常用模型、自有模型、已购买模型。
其中：常用模型是根据用户在工作流中使用频次从高到底排列，用户不能对顺序人为进行编辑删除。
自有模型是用户通过模型工作室进行上传配置的模型，可进行搜索、删除、更改信息、查看详情的功能。
删除是将模型从模型工作室中移动到回收站，用户可在用户中心的回收站中查看删除的模型并选择是否需要恢复。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
目录目录 (1)1.引言 (2)1.1背景与目的 (2)1.2专业术语及说明 (2)1.3参考资料 (2)2. 设计概述 (3)2.1任务及目标 (3)2.2需求概述 (3)2.3运行环境概述 (3)3.系统详细需求分析 (4)3.1详细需求分析 (4)4.总体设计方案 (4)4.1系统总体结构 (4)4.2系统模块划分 (5)5.系统详细设计 (5)5.1系统结构设计 (5)5.2系统功能模块详细设计 (6)6.信息编码设计 (6)6.1代码结构设计 (6)6.2代码命名规则 (7)7.维护设计 (7)7.1系统的可靠性和安全性 (7)7.2系统及用户维护设计 (7)7.3系统扩充设计 (7)8.系统配置 (7)8.1硬件配置 (7)8.2软件配置 (7)9.关键技术 (7)9.1关键技术的一般说明 (7)9.2关键技术的实现方案 (8)10. 测试 (8)10.1测试方案 (8)1.引言1.1背景与目的当下互联网和计算机技术越来越多的被各行各业利用，于是产生了海量的数据。
进入2012年后，“大数据”一词越来越多的被提及，人们用它来描述和定义信息爆照时代产生的海量数据。
显而易见地，数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能还没有意识到，但随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
而这就需要有一种框架来分析处理这种大数据。
对于电力行业更是如此，电力方面每时每刻都在产生着大量的数据，而对这些数据的分析和利用有着巨大的市场前景和意义。
1.2专业术语及说明Hadoop ：一种分布式基础架构，由Apache基金会开发。
用户可以在不了解分布是底层细节的情况下，开发分布式程序。
充分利用集群的威力运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。
而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hbase：是一个分布式的、面向列的开源数据库。
Mapreduce：是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1T）的并行运算。
当前的软件实现是指定一个Map函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce 函数，用来保证所有的映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
1.3参考资料【1】相海泉. 大数据时代[J]. 中国信息界, 2013 (5).【2】李成华, 张新访, 金海, 等. MapReduce: 新型的分布式并行计算编程模型[J]. 计算机工程与科学, 2011, 33(003): 129-135.【3】谢桂兰, 罗省贤. 基于HadoopMapReduce 模型的应用研究[J][J]. 微型机与应用, 2010, 25(3): 4-7.【4】陈勇. 基于Hadoop 平台的通信数据分布式查询算法的设计与实现[D][D]. 北京: 北京交通大学, 2009.【5】Taylor R C. An overview of the Hadoop/MapReduce/HBase framework and its current applications in bioinformatics[J]. BMC bioinformatics, 2010, 11(Suppl 12): S1.2.设计概述①从HBASE中取数据（driver 类）————>②通过MapReduce对数据进行第一次处理(Mapper 类)————>③根据应用层的需要，对处理过的数据再次进行处理（Reducer类以及附加类：简单的数学基本函数、统计、概率等），并且返回给客户端（预留接口）2.1任务及目标数据合成：1、PI的常用函数：最大值、平均值等2、专业函数（与PI服务器类似的内置函数）数据订单：1、基本的数据挖掘、数理统计函数功能（如统计/概率）2.2需求概述因为电力行业在实际生产和应用的过程中会产生大量的数据，而这些数据又对电力有着巨大的影响和意义。
对这些数据的处理和存储就成为一个迫在眉睫的问题。
从这些数据中可以提取很多对于电力行业以后的发展和现今的实际生产有着指导意义的数据，利用好这些海量的数据则成为如今电力的一个极具战略意义的问题。
但是，如今的PI服务器不但不能满足于这个需求而且成本较高，所以就有替代的必要。
2.3运行环境概述20个计算节点的Hadoop集群（可横向扩展），集群配置为2*4核CPU，40—80G内存，6—12T存储。
2.4详细设计方法和工具利用Map函数从Hbase中取数据，Reduce函数对取到的数据进行处理，返回结果给用户。
如下图编程工具：eclipse编程语言：java3.系统详细需求分析3.1详细需求分析A功能需求分析：批量查询功能，数据处理功能（专业数学函数，基本计算函数，统计等）B性能需求分析：实时性要求较高，对于数据的处理计算Mapreduce完全能够胜任C资源需求分析：多台普通X86服务器，成本较低。
D系统运行环境及限制条件分析：系统需要在Linux系统上面运行，搭建hadoop集群框架E现有软、硬件资源分析：如今华电现有X86服务器4台，可以利用虚拟技术对hadoop 集群进行布置。
软件方面目前hadoop框架已搭建成功，可以直接使用。
4.总体设计方案4.1系统总体结构如下图为hadoop、hbase、hadoop mapreduce的层次结构MapReduce分为三个类：Driver类、Mapper类、Reducer类输入的参数类型是String类（测点名+时间段+（query内容）），解析之后，通过Map Function按照检索条件最后输出List（Hashtable）类型结果；经过Map Function之后的结果，然后在Reducer类里通过调用附加类的函数进行运算，最后输出结果List（Value）。
如下图。
4.2系统模块划分1）Map类：Map写入检索条件，遍历数据库HBASE，得到需要的数据（可以提供的API按时间检索，按点名检索等）。
需要参数为Hashtable类型（hashtable<Key:ID,Value:UserQuery>）进过Map函数之后输出数据为ArrayList<Key:SessionID,Value:Search MediateResults>。
2）Reduce类：Reduce函数得到Map的返回结果即ArrayList类型的数据之后经过运算处理返回给User的数据为ArrayList(SearchResultsw)。
3）基础类：封装的函数：加减乘除等基本运算、统计count、计算概率、解析字符串、专业函数等。
4）Driver类：使用JobConf和JobClient提交作业；与Map类和Reduce类关联。
5.系统详细设计5.1系统结构设计系统分为两个java包：一个是批量查询的包（querydatatable），一个是批量计算的包（datamath）。
在querydatatable包内，有四个类：DriverQuery类、QueryMap类、StringAnalytical类、TxtHBase类。
在datamath包内，有多个类：MathDriver类、MathMap类、MathSum类、MathCount 类、MathDataAppend类等，这个包内需要封装一些类似PI服务器里的函数，如下表所示：55.2系统功能模块详细设计总体功能分为两个部分：数据订单，数据合成。
A.数据订单即批量查询功能编写字符串解析类，解析HBase的RowKey。
然后编写Mapper类，这个类继承自MapReduceBase，重写这里面的接口函数Mapper，将检索条件写入Mapper类。
然后通过Driver类调用JobConf和JobClient提交作业。
B.数据合成即根据上次应用的需求对查询后的数据进行处理计算。
查询后的数据传递给Reducer类，在Reducer类里进行处理，这里需要封装多个Reducer类，根据上面列表内的函数依次封装，用户Reducer类需要继承MapReduceBase 类及实现Reducer接口函数，注意的一点是这个里面的输入Key及Value要与Mapper 的输出key及Value类型相同。
另外因为有电力方面专业函数的存在，需要编写一个附加类来提供这些计算方法，以便于在用户Reducer类里面调用。
以上的核心逻辑处理完之后，用output.collect方法来输出最终的结果。
最后还是使用JobConf及JobClient来提交作业。
6.信息编码设计6.1代码结构设计源代码分为两个包，每个包内有不同的java类。
Source文件下需要导入hadoop框架的四个.xml文件分别为：core-site.xml、hbase-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml。
还有需要有hadoop的jar包支持。
MapReduce框架结构主要是分为3个类：Driver类、Map类、Reduce类Driver类代码结构为：首先创建JobConf对象conf，设置conf的配置，关联Map类、Reducer类及其他类。
然后调用JobClient的静态方法runJob方法启动M/R程序。
Map类代码结构为：这个用户类要求继承自MapReduceBase并且实现Mapper接口，然后根据检索条件遍历HBase中的内容，得到所需要的内容，并且或输出或传递给Reducer用户类。
Reducer类代码结构为：这个用户类要求继承自MapReduceBase并且实现Reducer接口，然后通过调用附加类中的函数运算或者根据要求，对Mapper之后的数据经行处理，并且利用output.collect方法输出最终的结果。
附加类代码结构：根据表中所列的函数及其他需求，编写封装函数。
6.2代码命名规则尽量使用英文直译之后名称来定义，首字母大写。
7.维护设计7.1系统的可靠性和安全性后期设计中会加入控制台设计，权限设计以及针对用户的特殊设计。
7.2系统及用户维护设计利用hadoop框架提供的维护可以实现这一功能。
7.3系统扩充设计因为hadoop框架是支持横向扩展的，所以存储量这方面不用担心。
在功能方面可以预留接口以方便以后的功能性扩展。