【摘 要】
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基于MapReduce编程模式的数据仓库技术和并行数据库技术是解决大数据分析问题的两种重要途径。MapReduce是一种基于并行运算的编程模型，其优点在于处理大规模非结构化、松散的
【基金项目】
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本文系2016年度河南省教育厅高等学校重点科研项目“基于云计算解决方案的河南省志愿服务信息云平台的研究设计与构建”（项目编号：168520008）和2016年度国家开放大学科研项目（青年项目）“基于Hadoop云计算解决方案的开放教育数字化教学资源云平台的研究与设计”（项目编号：G16F2406Q）的研究成果.
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基于MapReduce编程模式的数据仓库技术和并行数据库技术是解决大数据分析问题的两种重要途径。MapReduce是一种基于并行运算的编程模型，其优点在于处理大规模非结构化、松散的数据集，但在性能，特别是连接操作的性能上存在很大的缺陷;并行数据库是建立在集群计算环境和MPP的高性能数据库，其优点是具有高效的结构化数据查询处理能力，但其容错能力和扩展能力薄弱。因此，两者都不能成为大数据分析的理想解决方案。本文在综合分析的基拙上，结合二者优点，探索基于MapReduce和并行数据库的混合架构，并对多种架构方案
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