假期

Hadoop分布式集群：10小时

Python编程练习：5小时

Java Web项目：7小时

本周完成的内容：
本周，我完成了一个结合Python与Hadoop的小型数据处理项目。在这个项目中，我使用Python编写了数据预处理脚本，并将处理好的数据上传至HDFS分布式文件系统中。随后，我编写了一个MapReduce任务，用于对这些数据进行分布式计算，计算结果再通过Python生成图表并展示在前端页面中。通过这个项目，我进一步理解了如何将Hadoop与Python结合使用，形成一个完整的数据处理链条。

Java Web项目的开发也在继续推进，本周主要是优化了用户管理模块的操作界面，加入了一些交互性更强的组件，并使用了一些JavaScript框架来提升页面的响应速度。

遇到的问题：
在处理Hadoop任务时，遇到了一些性能瓶颈，尤其是在处理大数据集时。通过调整集群节点的配置和任务的资源分配策略，性能有所提升，但仍有进一步优化的空间。

下周计划：
下周我计划深入研究Hadoop的YARN资源调度机制，并尝试在集群上运行更为复杂的分布式计算任务。同时，Java Web项目方面，我会开始着手用户权限管理功能的开发，确保系统的安全性和可靠性。