1. 本选题研究的目的及意义
随着工业4.0时代的到来，工业生产过程中的数据量呈爆炸式增长，这些数据蕴藏着巨大的价值，如何有效地存储、管理和利用这些数据成为工业领域亟待解决的关键问题。
传统的集中式存储系统难以满足工业大数据海量、高速、多样化的存储需求，迫切需要构建新型的分布式存储系统。
本课题旨在研究基于Hadoop的工业大数据分布式存储系统，通过利用Hadoop平台的分布式计算和存储能力，实现对工业海量数据的可靠、高效、安全存储，为工业企业提供稳定、可靠的数据存储基础，具有重要的理论意义和现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
随着大数据时代的到来，海量数据的存储和管理成为一个全球性的研究热点。
在工业领域，工业大数据的兴起也推动了分布式存储系统的快速发展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题将从以下几个方面展开研究：
1.工业大数据存储需求分析：
-分析工业大数据的特点，包括数据量大、数据类型多样、数据产生速度快、数据价值密度低等。
-研究工业生产过程中的数据存储需求，例如数据可靠性、数据安全性、数据实时性等。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：-深入研究国内外工业大数据存储、Hadoop分布式文件系统、分布式存储系统设计等相关领域的文献资料，了解相关技术发展现状、研究热点和未来趋势，为课题研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析：-通过对工业生产过程、数据特点、应用需求等方面进行深入分析，明确工业大数据存储系统的功能需求、性能需求、安全需求等，为系统设计提供依据。
3.系统设计：-基于Hadoop平台，设计分布式存储系统的架构，包括数据存储节点、元数据管理节点、客户端等模块，以及各模块之间的交互关系。
5. 研究的创新点
本课题的研究创新点主要体现在以下几个方面：
1.面向工业大数据特点，设计高效的数据存储模型和访问机制，提高数据存储效率和访问性能。
2.结合Hadoop平台的分布式计算和存储能力，实现数据存储的弹性扩展和容错机制，保障系统的高可用性和数据可靠性。
3.针对工业大数据的安全需求，设计并实现数据加密、访问控制等安全机制，保障数据的机密性和完整性。
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] 刘文强,张建华,李伟,等.基于Hadoop的电力大数据存储与分析平台[J].电力信息化,2021,19(08):90-98.
[2] 郭佳,朱宁,彭宇行,等.基于Hadoop平台的高校实验数据存储模型研究[J].计算机应用研究,2020,37(04):1205-1208 1213.
[3] 葛浩,周先奉,周洲,等.基于Hadoop的高校一卡通大数据存储与分析平台[J].计算机技术与发展,2020,30(01):222-227.
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