研究生学位论文开题报告(范文二篇)

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第一篇：研究生开题报告

一、课题来源：

本课题来源于作者在学习和实习中了解到的两个事实，属于自拟课题。

其一，作者在20xx年7月在XXX公司调研，了解到现如今各行业都面临着数据量剧增长，并由此带来业务处理速度缓慢，数据维护困难等问题。为了应对此挑战，很多企业开实施大数据发展战略。现如今的大数据发展战略可以概括为两类，一类是垂直扩展。即采用存储容量更大，处理能力更强的设备，此种方式成本较大，过去很多大公司一直采用此种方法处理大数据。但自从20xx年Google发布关于GFS，MapReduce和BigTable三篇技术论文之后，云计算开始兴起，Apache Hadoop项目启动。随后从20xx年开始，随着云计算和大数据的发展，Hadoop作为一种优秀的数据分析、处理解决方案，开始受到许多 IT企业的关注。相较于垂直扩张所需的昂贵成本，人们更钟情于采用这种通过整合廉价计算资源的水平扩展方式。于是很多IT企业开始探索采用Hadoop框架构建自己的大数据环境。

其二，作者自4月在XXX实习过程中进一步了解到，因为关系数据库在存储数据格式方面的局限，以及其Schema机制带来的扩展性上的不便，目前在大部分的大数据应用环境中都采用非结构化的数据库，如列式存储的Hbase，文档型存储的MangoDB，图数据库neo4j等。这些非结构化数据库因为可扩展性强、资源利用率高，高并发、响应速度快等优势，在大数据应用环境中得到了广泛的应用。但此种应用只解决了前端的业务处理，要真正利用大数据实现商务智能，还需要为决策支持系统和联机分析应用等提供一数据环境――数据仓库。为此，导师指导本文作者拟此题目，研究基于Hadoop框架的数据仓库解决方案。

二、研究目的和意义：

现如今，数据已经渗透到每一个行业，成为重要的生产因素。近年来，由于历史积累和和数据增长速度加快，各行业都面临着大数据的难题。事实上，大数据既是机遇又时挑战。合理、充分利用大数据，将其转变为海量、高增长率和多样化的信息资产，将使得企业具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化等能力。因此，很多IT企业都将大数据作为其重要的发展战略，如亚马逊、FaceBook已布局大数据产业，并取得了骄人的成绩。事实上，不止谷歌、易趣网或亚马逊这样的大型互联网企业需要发展大数据，任何规模的企业都有机会从大数据中获得优势，并由此构建其未来业务分析的基础，在与同行的竞争中，取得显著的优势。

相较于大型企业，中小企业的大数据发展战略不同。大公司可以凭借雄厚的资本和技术实力，从自身环境和业务出发，开发自己的软件平台。而中小企业没有那样的技术实力，也没有那么庞大的资金投入，更倾向于选择一个普遍的、相对廉价的解决方案。本文旨在分析大数据环境下数据库的特点，结合当下流行的Hadoop框架，提出了一种适用于大数据环境的数据仓库的解决方案并实现。为中小企业在大数据环境中构建数据仓库提供参考。其具体说来，主要有以下三方面意义：

首先，目前主流的数据库如Oracle、SQL Server都有对应自己数据库平台的一整套的数据仓库解决方案，对于其他的关系型数据库如MySQL等，虽然没有对应数据库平台的数据仓库解决方案，但有很多整合的数据仓库解决方案。而对于非结构化的数据库，因其数据模型不同于关系型数据库，需要新的解决方案，本文提出的基于Hive/Pentaho的数据仓库实现方案可以为其提供一个参考。

其次，通过整合多源非结构化数据库，生成一个面向主题、集成的数据仓库，可为大数据平台上的联机事务处理、决策支持等提供数据环境，从而有效利用数据资源辅助管理决策。

再次，大数据是一个广泛的概念，包括大数据存储、大数据计算、大数据分析等各个层次的技术细节，本文提出的“大数据环境下的数据仓库解决方案及实现“丰富了大数据应用技术的生态环境，为大数据环境下的数据分析、数据挖掘等提供支撑。

三、国内外研究现状和发展趋势的简要说明：

本文研究的主体是数据仓库，区别于传统基于关系型数据库的数据仓库，本文聚焦大数据环境下基于非结构数据库的数据仓库的构建与实现。因此，有必要从数据仓库和大数据环境下的数据库两方面进行阐述。

（一） 数据仓库国内外研究现状

自从Bill Inmon 在1990年提出“数据仓库”这一概念之后，数据仓库技术开始兴起，并给社会带来新的契机，逐渐成为一大技术热点。目前，美国30%到40%的公司已经或正在建造数据仓库。现如今随着数据模型理论的完善，数据库技术、应用开发及挖掘技术的不断进步，数据仓库技术不断发展，并在实际应用中发挥了巨大的作用。以数据仓库为基础，以联机分析处理和数据挖掘工具为手段的决策支持系统日渐成熟。与此同时，使用数据仓库所产生的巨大效益又刺激了对数据仓库技术的需求，数据仓库市场正以迅猛的势头向前发展。

我国企业信息化起步相对较晚，数据仓库技术在国内的发展还处于积累经验阶段。虽然近年来，我国大中型企业逐步认识到利用数据仓库技术的重要性，并已开始建立自己的数据仓库系统，如中国移动、中国电信、中国联通、上海证券交易所和中国石油等。但从整体上来看，我国数据仓库市场还需要进一步培育，数据仓库技术同国外还有很大差距。为此，我国许多科技工作者已开始对数据仓库相关技术进行深入研究，通过对国外技术的吸收和借鉴，在此基础上提出适合国内需求的技术方案。

（二） 非结化数据库国内外研究现状

随着数据库技术深入应用到各个领域，结构化数据库逐渐显露出一些弊端。如在生物、地理、气候等领域，研究面对的数据结构并不是传统上的关系数据结构。如果使用关系数据库对其进行存储、展示，就必须将其从本身的数据结构强行转换为关系数据结构。采用此种方式处理非结构数据，不能在整个生命周期内对非关系数据进行管理，并且数据间的关系也无法完整的表示出来。在此背景下，非结构化数据库应运而生。相较于关系数据库，非结构数据库的字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成。如此，它不仅可以处理结构化数据，更能处理文本、图象、声音、影视、超媒体等非结构化数据。近年来，随着大数据兴起，非结构数据库开始广泛应用，以支持大数据处理的多种结构数据。

目前，非结构化的数据库种类繁多，按其存储数据类型分，主要包含内存数据库、列存储型、文档数据库、图数据库等。其中，常见的内存数据库有SQLite，Redis，Altibase等；列存储数据库有Hbase，Bigtable等；文档数据库有MangoDB，CouchDB，RavenDB等；图数据库有Neo4j等。近年来，我国非结构数据库也有一定发展，其中最具代表的是国信贝斯的iBASE数据库。可以预见在不久的将来，伴随这大数据的应用，非结构数据库将会得到长足的发展和广泛的应用。

四、主要研究内容和要求达到的深度：

本文研究的方向是数据仓库，并且是聚焦于大数据这一特定环境下的数据仓库建设，其主要内容包括以下几点：

1。 非结构数据库的数据仓库解决方案：本文聚焦于大数据这一特定环境下的数据仓库建设，因为大数据环境下的数据仓库建设理论文献很少，首先需要以研究关系数据库型数据仓库的解决方案为参考，然后对比关系数据库和非结构数据库的特点，最后在参考方案的基础上改进，以得到适合非结构数据库环境的数据仓库解决方案。

2。 非结构数据库和关系数据库间数据转换：非结构数据库是对关系数据库的补充，很多非结构数据库应用环境中都有关系数据库的身影。因此，非结构数据库和关系数据库间数据转换是建立非结构数据库需要解决的一个关键问题。

3。 基于非结构数据库的数据仓库构建：本文拟采用手礼网的数据，分析其具体的数据环境和需求，为其构建基于非结构数据库的数据仓库，主要包括非结构数据库的数据抽取，Hive数据库入库操作和Pentaho前台数据展现等。

五、研究工作的主要阶段、进度和完成时间：

结合研究需要和学校教务管理的安排，研究工作主要分以下四阶段完成：

第一阶段：论文提纲：20xx年6月――7月

第二阶段：论文初稿 ：20xx年8月――10月

第三阶段：论文修改：20xx年11月――20xx年3月

第四阶段：最终定稿：20xx年4月

六、拟采用的研究方法、手段等及采取的措施：

在论文提纲阶段，本文拟采用调查统计的方法，收集目前大数据环境下数据库应用情况，着重统计各类型数据库的应用比例。同时采用文献分析和个案研究的方法研究数据仓库构建的一般过程和对应的技术细节，并提出解决方案。在论文初稿和修改阶段，本文拟通过实证研究，依据提纲阶段在文献分析中收集到的理论，基于特定的实践环境，理论结合实践，实现某一具体数据仓库的构建。最后采用定性和定量相结合的方法，详细介绍大数据环境下数据库和数据仓库的特点，其数据仓库实现的关键问题及解决方案，以及数据仓库个例实现的详细过程。

七、可能遇见的困难、问题及拟采取的解决办法、措施：

基于本文的研究内容和特点分析，本文在研究过程中最有可能遇到三个关键问题。

其一，非结构数据库种类繁多，每类数据库又对应有不同的数据库产品，由于当下非结构数据库没有统一标准，即便同类数据库下不同产品的操作都不尽相同，难以为所有非结构数据库提出解决方案。针对此问题，本文拟紧贴大数据这一背景，选择当下大数据环境中应用最多的几类数据库的代表性产品进行实现。

其二，虽然经过二十年的发展，数据仓库的理论已日趋完善，但大数据是近几年才发展起来的技术热点，大树据环境下的数据仓库建设理论文献很少。针对此问题，本文拟参考现有的成熟的关系数据库环境下数据仓库构建方案和非结构化数据仓库理论，研究适合非结构数据库的数据仓库构建方案，请导师就方案进行指导，然后再研究具体技术细节实现方案。

其三，基于大数据环境的数据仓库实现是本文重要的组成部分，要完成此部分的工作需要企业提供数据支持，但现在数据在企业当中的保密级别都很高，一般企业都不会将自己的业务数据外传。针对此问题，本文拟采用企业非核心业务数据进行数据仓库实现。

八、大纲

本文的基本构想和思路，文章拟分为导论、大数据环境下的数据库介绍、大数据下数据仓库关键问题研究、基于XX电子商务的大数据下数据仓库实现、结论五部分。

导论

一、研究背景

二、国内外研究现状述评

三、本文的主要内容与研究思路

第一章 大数据环境下的数据库介绍

第一节 大数据对数据库的要求

第二节 关系数据库和非结构数据库比较

第三节 大数据下常用非结构数据库介绍

小结

第二章 大数据下数据仓库关键问题研究

第一节 非结构数据模型和关系数据模型的转换

第二节 基于多源非结构数据库的数据抽取

第三节 数据类型转换

第四节 数据仓库前端展示

第三章 大数据下数据仓库实现方案

第一节 大数据环境介绍

第二节 实现方案

第二节 Hive介绍

第三节 Pentaho介绍

第四章 基于XX电子商务的大数据下数据仓库实现

第一节 需求分析

第二节 模型设计

第三节 概要设计

第四节 基于Hive的数据入库操作实现

第五节 基于Pentaho的数据仓库前端展示实现

结论

第二篇：研究生开题报告

保护和合理利用土地资源，加强土地资源管理对珠海特区经济的可持续发展具有十分重要的意义。土地资源管理信息系统的建立，是推进土地资源信息化的一项重要举措。本人在参与“周口市土地资源管理地理信息系统”项目开发小组工作的基础上，对系统设计和实现作了进一步分析和研究。

当前，我国城镇已进入快速建设阶段，城镇建设是社会各界关注的热点，其中一个核心问题就是土地有效开发与集约利用问题。随着城镇化进程的不断加快，我国城镇土地利用面临着严峻的考验。土地是不可再生资源之一，极其宝贵，土地合理利用是经济发展和社会进步的重要基础。我国人口众多，资源相对不足，土地资源尤为紧缺，因此要大力提倡小城镇在建设过程中坚持土地的合理利用。但我国城镇的土地开发建设的现状不容乐观。区域经济快速发展导致了城镇土地开发建设在规模和结构上的迅速变化，产生了许多普遍问题，如土地利用无序、利用粗放、土地利用集约化程度偏低，建设用地与耕地的矛盾日益显著，土地破坏、污染、浪费严重等等，造成“半城市化”、生态恶化等严峻的问题。这是小城镇土地开发建设中的两难困境，它表现出一种短期利益与长期利益，么地方政府、开发商与当地住民的矛盾。在目前人口、资源、环境问题日益加剧的情况下，土地作为不可再生资源，对它的开发建设进行科学管理具有重要意义。

土地资源信息种类繁多、数量巨大、涉及面广、管理利用相当复杂。需要依靠科技进步，实施信息化发展战略，实现土地资源工作的现代化，在土地资源调查评价、政务管理和社会服务等各个层面广泛利用现代信息技术，以信息化带动土地资源管理方式的根本转变，以信息化带动信息采集技术与分析技术的飞跃，以信息化促进政府工作方式由管理型向管理服务型的转变。建立土地资源管理信息系统顺应资源、环境的全球性持续利用需求。土地资源数据标准化、信息共享、科学监督以及将这些信息快速反映到经济建设中去需要建立统一协调的土地资源管理信息系统，用以管理海量数据，迅速处理文档、图件，提供准确可靠信息，从而将资料的大量积累、更新与经济快速增长联结起来，为综合利用土地资源信息进行宏观决策和管理提供科学依据。

自20世纪90年代以来，随着土地信息产业的建立和地理数字化产品的发展，社会对土地资源管理的认识普通提高，对农村土地的认识逐渐加强，对其需求也大幅度提高。农村土地资源信息管理系统成为包括政府部门在内的必备的重要系统，各国都大力开发自己的农村土地资源信息管理系统，并将先进的技术、方法应用到其中，如空间信息分析的新模型和方法，空间信息应用的新模型和方法：三维、四维数据结构和数据模型，人工智能和专家系统，网络地理信息系统，虚拟现实技术等，来提高土地资源信息管理的技术含量，以更好的为土地管理服务。

西方市场经济发达国家很早就意识到了土地资源的使用价值和稀缺性，对土地资源配置调控的研究较早，目前已经形成了较为系统的研究成果，主要体现在土地地租理论、土地资源市场配置机制、土地用途管制制度等多个方面。

无论是市场经济国家，还是转轨经济国家，无论是资本主义国家，还是社会主义国家，每个国家都有一定数量的国有土地资源。在认识到拥有一定数量的国有土地资源有调控土地市场，维护公共福利，储备能源，调节生态平衡等功能后，一些发达市场经济国家的国有土地资源数量还有扩大的趋势。国有土地资源管理日益受到各国的重视。在多种影响因素共同作用下，虽然世界各国的国有土地资源管理体制多种多样，但国有土地资源管理体制的现状和发展存在共性，是有规律可循的。

土地资源配置调控是一个综合性的过程，其调控结果是各种因素、各种手段综合作用的结果，而且各种因素和手段相互作用、相互影响，最终共同影响调控结果。要达到土地资源的合理配置，发挥土地资源的最大综合效益，需要调动市场、政府、社会等各种力量，运用经济、行政、法律、税收等多种手段，并且各种手段相互协调，互相促进。土地资源调控就是综合运用各种手段和措施，达到土地资源合理配置，既满足经济发展的需要，又能同时兼顾社会和环境效益。

土地市场是生产要素市场，是社会主义市场经济体系的重要组成部分。计划经济转型以来，土地资源实行了由无偿无限期无流动，向有偿有限期有流动的土地使用制度改革。十余年的改革，成效和缺陷并存。一方面，国有土地“以地生财”，为地方政府积累了大量的建设资金，从而加快了城市基础设施建设，改变了城市落后的面貌。另一方面，由于历史的原因，有偿使用的改革仍然采用的是政府审批模式，即要用地找市长的模式，从而影响了资配置的公平与效率，并成为长期 以来困绕改革深化的重大问题。经济发展史证明，实现土地资源和资产利益最大化的最佳途径，是市场配置资源13%建立土地交易市场，是今天社会主义市场经济发展 的必然选择。当前，我们必须重新认识市场，并进行 土地市场运作机制的观念创新。

贸规则强调行政主体一致原则、公平原则、透明原则、非歧视原则。在中国人世的大背景下思考建立土地市场新机制，首要的问题是要认清当前土地市场政府与市场的现状，找准和WTO规则存在的差距。土地市场新机制必须围绕政府与市场、监管与竞争、平台与服务等市场机制，开展全面而有针对性的深刻的行政革命，实现计划经济观念向市场经济观念的转变，计划经济体制向市场经济体制的转变，确保政府行政管理体系必须和 世贸规则所任。

因此，在市场经济条件下，各种活动对土地的使用展开竞争，以土地需求的市场价格变化和自身能从土地上获得的经济利益来决定各自活动的最佳区位，从而使商业、工业、住宅等土地利用类型的空间布局与地价之间得到祸合，推动了城市用地结构的调整，使城市空间结构发展变化，形成合理的土地资源空间布局（曹建海，20xx），使得城市土地利用空间布局呈同心圈层分布。

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