项目功能模块：

数据采集模块：负责从各种数据源（数据库、API、日志文件等）中采集数据，实现数据的整合和清洗。
数据存储模块：将清洗后的数据存储到合适的数据库或数据仓库中，保障数据的安全性和可靠性。
数据处理与分析模块：利用大数据处理技术，对海量数据进行分析与处理，提取有价值的信息和洞见。
数据可视化模块：将分析结果以图表、报表等形式直观展示，帮助用户快速理解数据并做出决策。
我负责的任务及成果：
我负责数据处理与分析模块的开发工作。我使用了Hadoop生态系统中的HDFS作为数据存储，MapReduce和Spark作为数据处理引擎，结合Hive和Presto进行数据查询分析。通过优化算法和调整集群配置，成功实现了海量数据的快速处理和分析，提高了数据处理效率和准确性。最终，我们的大数据软件可以实现对数十亿条数据进行实时分析，并为用户提供精准的数据支持。

难点与解决方法：
在开发过程中，我们面临了数据处理效率低下和集群资源管理等挑战。为解决这些问题，我们采取了以下措施：

优化算法：通过对数据处理流程进行深入分析，优化代码逻辑和算法设计，提高数据处理效率。
集群资源管理：采用资源调度框架如YARN，结合监控工具对集群资源进行动态管理和调整，保障数据处理的稳定性和高效性。