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HDFS分布式文件系统，Hadoop 的分布式文件系统(Hadoop Distribution File System，简称 HDFS)起初是为了满足Apache旗下的网络爬虫项目Nutch的大量网络数据存储而设计开发，属于Hadoop项目的一部分。HDFS具备的高容错性是以往任何存储系统所不具备的，它为上层应用程序提供的接口能够进行高吞吐量数据访问，且能够满足超大数据集存储的需求。它可以和MapReduce编程模型很好的结合，能够为应用程序提供高吞吐量的数据访问，适用大数据集应用程序。
MapReduce 是 Google 的核心计算模型是一种编程模式，MapReduce致力于解决大规模数据处理的问题，因此在设计之初就考虑了数据的局部性原理，利用局部性原理将整个问题。数据再处理之前就已经分布到各个节点上，处理的时候就近读取本地存储数据来进行简Map处理，将Map处理后的数据进行合并排序再分发到Reduce节点。主要运用的技术是把数据处理拆解成MAP(映射)和REDUCE(化简)的方式，这是该操作的核心，MAP把数据映射成不同的版块，分配给计算机运算，再通过REDUCE程序将结果整合，输出开发者需要的结果。
四、基于Hadoop 云计算模式网络舆情监控模式构建
大数据时代下云计算的提出给政府的网络舆情监控也带来了机遇，云计算中主要的Hadoop处理大数据著称，他的运行模式主要是在监控各种局域网Hadoop的技术也日渐成熟，随着web2.0时代，数据的迅猛增加，计算机硬件的革新也是给这个模式构建提供了有力的条件，综上所述，我根据Hadoop云计算模式构建了一套我国的网络舆情监控模式，见这一套是从收集到分析网络舆情信息提出一整套舆论监控模式，整合了如今已经有的Hadoop云计算计算模式，针对是对某一区域或多个地区的海量数据处理，但是这对大数据也提出了一下问题，例如信息源的法律问题、数据的传输和处理硬件支持、网络舆情中心的建设。
技术的不断创新给网络舆情的治理带来了机遇也带来了挑战，面对当今数亿网民的网络环境，我们需要不断提高网络舆情监控和分析的技术，自动化的数据分析要对大数据进行处理，为了保障网络舆情安全科持续发展，面对可能涉及的信息隐私问题和数据的公开和共享，还有模式的应用都是，大数据对舆情分析的潮流和趋势。
参考文献：
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