1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，在人們的日常生活中出現(xiàn)了各種信息系統(tǒng)，產(chǎn)生了海量的時間序列數(shù)據(jù)。如何有效地利用這些歷史時序數(shù)據(jù)，從中挖掘出用戶需要的信息已經(jīng)成為當(dāng)今數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域廣泛關(guān)注的熱點問題。
　　首先分析了當(dāng)前分布式計算的關(guān)鍵技術(shù)，然后對時序數(shù)據(jù)處理進行了相關(guān)研究，最后提出了一種基于Hadoop平臺的時間序列數(shù)據(jù)增量計算方法及系統(tǒng)。主要工作內(nèi)容如下:
　　1.分析分布式系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)，對Hadoop整體框架進行分析。文中首先對分

2、布式系統(tǒng)中關(guān)鍵技術(shù)進行探討，然后通過搭建Hadoop平臺，結(jié)合MapReduce計算模型給出了實際數(shù)據(jù)處理的實驗案例，最后對實驗結(jié)果進行了詳細的分析。
　　2.對時間序列預(yù)測算法、時間序列相似性度量算法進行了分析和改進。文中通過對真實數(shù)據(jù)的理解及建模，實現(xiàn)了時序數(shù)據(jù)的預(yù)測過程。最后，在分析時間序列相似性度量算法的基礎(chǔ)之上，提出了支持增量數(shù)據(jù)的時間序列相似性度量算法—Inc-DTW，并通過實驗及理論對所提出的方法進行驗證。
　

3、　3.在進行數(shù)據(jù)處理時，數(shù)據(jù)是隨時間的推進在不斷的增加，如何才能進行高效的增量計算是目前數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的一個研究熱點。本文中結(jié)合Hadoop平臺以及時間序列數(shù)據(jù)相關(guān)特點提出了一種Hadoop平臺時序數(shù)據(jù)增量計算方法及系統(tǒng)-TSI-Hadoop。TSI-Hadoop具有以下特點:(1)提供了常用時序數(shù)據(jù)處理算法的支持;(2)提出基于MapReduce計算模型的分段時序數(shù)據(jù)增量計算模型;(3)針對時序數(shù)據(jù)特點，提出帶有狀態(tài)的滑動窗口增量計算方