1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的快速发展和工业化进程的不断推进，工业领域积累了海量的结构化、半结构化和非结构化数据，这些数据蕴含着巨大的潜在价值，如何高效地存储、管理和分析这些数据成为工业企业面临的重大挑战。
传统的集中式存储系统难以满足工业大数据存储的海量性、高并发性和实时性等需求，而基于Hadoop的分布式存储系统具有高可靠性、高扩展性和低成本等优势，为解决工业大数据存储问题提供了新的思路。
本选题研究旨在设计和实现一个基于Hadoop的工业大数据分布式存储系统，以满足工业领域对海量数据存储、管理和分析的需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，工业大数据和分布式存储技术发展迅速，国内外学者和企业对此进行了大量的研究和实践，并取得了一系列的成果。
1. 国内研究现状
国内在工业大数据存储领域的研究起步相对较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括：
1.工业大数据存储需求分析:深入分析工业大数据的特点，包括数据规模、数据类型、数据速度、数据价值密度等，以及工业生产环境对数据存储的可靠性、安全性、实时性等方面的需求。
2.基于Hadoop的分布式存储系统架构设计:研究Hadoop分布式文件系统HDFS的架构和工作原理，设计基于Hadoop的工业大数据分布式存储系统架构，包括数据存储模型、数据读写策略、元数据管理机制、系统安全机制等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研法:通过查阅国内外相关文献，了解工业大数据存储技术的发展现状、研究热点和技术难点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析法:通过对工业企业进行调研，分析工业大数据的特点和存储需求，为系统设计提供依据。
3.系统设计法:基于Hadoop平台，设计基于Hadoop的工业大数据分布式存储系统的架构、功能模块和关键技术，包括数据存储模型、数据读写策略、元数据管理机制、系统安全机制等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.面向工业大数据特点的数据存储模型设计:针对工业大数据的特点，设计高效的数据存储模型，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储，并考虑数据的多样性、异构性和关联性等因素，以提高数据存储效率和查询效率。
2.基于Hadoop的工业大数据分布式存储系统架构设计:结合工业大数据的特点和Hadoop平台的优势，设计高效、可靠、安全的分布式存储系统架构，以满足工业大数据的存储需求。
3.高效的数据读写策略:针对工业大数据的读写特点，设计高效的数据读写策略，包括数据分片、数据复制、数据缓存等，以提高数据读写效率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李鹏,郭雷,王晓东,等.面向工业大数据的云边协同存储与计算方法[J].计算机研究与发展,2021,58(06):1201-1213.
2.徐金旭.基于Hadoop的高校实验数据存储与分析平台设计与实现[J].电脑知识与技术,2021,17(09):13-15 20.
3.刘旭,王东.基于Hadoop平台的高校实验数据存储系统设计[J].电子技术与软件工程,2021(06):149-151.
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