大数据挖掘中的MapReduce并行聚类优化算法研究

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数据挖掘毕业论文(bì yè lùn wén)题目一：1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法讨论2、海量流数据挖掘相关问题研究3、基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究4、地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究5、面向属性与关系的隐私保护数据挖掘理论研究6、基于多目的决策的数据挖掘方法评估与应用7、基于数据挖掘的煤矿平安可视化管理研究8、基于大数据挖掘的药品不良反响知识整合与利用研究9、基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化方法研究10、基于支持向量机的空间数据挖掘方法及其在旅游地理经济分析中的应用11、挪动对象轨迹数据挖掘方法研究12、基于数据挖掘的本钱管理方法研究13、基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究14、面向交通效劳的多源挪动轨迹数据挖掘与多尺度居民活动的知识发现15、面向电信领域的数据挖掘关键技术研究16、面向准确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究17、隐私保护的数据挖掘算法研究18、造纸过程能源管理系统中数据挖掘与能耗预测方法的研究19、基于数据挖掘的甲肝医疗费用影响因素与控制策略研究20、基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究21、基于数据挖掘的单纯冠心病与冠心病合并糖尿病的证治规律比照研究22、基于数理统计与数据挖掘的?伤寒论?温里法类方方证辨治规律研究23、大规模数据集高效数据挖掘算法研究24、半构造化数据挖掘假设干问题研究25、基于数据挖掘与信息交融的瓦斯灾害预测方法研究26、基于数据挖掘技术的模糊推理系统设计27、基于CER形式的针灸干预颈椎病颈痛疗效数据挖掘研究28、时间序列(xùliè)数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究29、可视化数据挖掘技术在城市地下空间GIS中的应用(yìngyòng)研究30、基于多目的决策的数据挖掘模型(móxíng)选择研究31、银行(yínháng)数据挖掘的运用及效用研究。

大数据处理中的分布式计算与并行算法优化随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为了当今世界的一种重要资源。

然而，大数据的处理和分析却面临着巨大的挑战，传统的计算方法已经无法胜任。

为了解决这个问题，分布式计算和并行算法优化应运而生。

在大数据处理中，分布式计算是一种将大规模的数据集分成许多小块，分发到多台计算机上并行处理的技术。

与传统的集中式计算不同，分布式计算可以减轻单个计算机的压力，提高计算速度和效率。

通过将计算任务分解为多个子任务，并将其分配到不同的计算机上进行并行计算，可以大大提高数据的处理速度和吞吐量。

分布式计算的优势不仅仅体现在提高计算速度上，还可以提供更好的容错性和可伸缩性。

由于数据集被划分为多个子集，即使某个计算节点发生故障，也可以通过将任务重新分配到其他节点上来继续计算，避免了单点故障的问题。

另外，随着数据量的增加，分布式计算可以通过增加计算节点来扩展计算能力，满足大规模数据处理的需求。

除了分布式计算，优化并行算法也是提高大数据处理效率的重要手段。

并行算法是指将一个算法中的任务划分为多个子任务，并使这些子任务能够同时执行，以实现更高效的计算。

在大数据处理中，优化并行算法可以有效降低计算复杂度，提高计算速度，使得处理大数据集成为可能。

在优化并行算法时，需要考虑到数据的分布特点和任务的依赖关系。

如果数据集分布不均匀，就需要将任务按照数据的分布情况进行合理的划分，以实现负载均衡，避免单个节点的负载过高。

同时，如果任务之间存在依赖关系，就需要通过设计合理的调度和同步机制来确保任务的顺序执行和正确性。

并行算法优化的另一个关键点是提高数据的局部性。

大数据往往存储在分布式存储系统中，每个计算节点只能访问局部存储中的数据。

通过合理地设计算法，可以使得计算节点只访问自己存储的数据，减少不必要的数据传输和通信开销，提高计算效率。

除了分布式计算和并行算法优化，还有一些其他的技术可以进一步提高大数据处理的效率。

基于Hadoop的大规模数据挖掘技术研究随着互联网技术的快速发展，人们的生活中涉及到的数据量也愈来愈大。

大规模的数据如何有效地挖掘出有用信息成为了当前亟待解决的问题。

为了更好地利用这些数据，Hadoop技术应运而生。

本文将探讨Hadoop基于大规模数据挖掘技术的研究。

一、Hadoop简介Hadoop是一种开源的分布式计算框架。

它具有高可用性、高扩展性、高容错性等特点，能够对大规模数据进行处理与分析，并支持海量数据的存储和处理。

Hadoop框架采用了MapReduce并行计算框架和HDFS（Hadoop分布式文件系统）存储系统，它们共同构成了一个完整的分布式计算系统。

二、Hadoop大规模数据挖掘技术应用Hadoop框架开创了一种新的大规模数据挖掘技术。

在Hadoop框架下，可以用MapReduce并行计算框架处理大规模数据，实现数据挖掘的相关任务。

例如：文本分析、数据挖掘、分布式机器学习等。

Hadoop处理大规模数据的能力得到了广泛的应用。

例如：1.搜索引擎Hadoop框架可以通过MapReduce计算来进行批量处理，将大量的数据分成一些小块，再通过HDFS分布式存储系统来进行存储。

这样可以缩短数据搜索所需要的时间，使得搜索引擎所需的数据能够得到更快的获取。

2.社交网络大型社交网络存在大量的用户数据，如果将这些数据都存储在一个地方进行处理，那么就会导致数据处理效率大大降低。

而Hadoop框架可以将这些数据进行分块存储，通过多个节点进行数据分析和计算，提高了大规模数据挖掘的效率。

社交网络中的数据分析可以帮助企业更好地了解消费者，做出更准确的营销计划。

3.医疗健康医疗健康领域需要处理大量的数据，例如患者病例、电子病历、医学影像等。

Hadoop框架可以将这些数据进行分块存储，通过MapReduce计算实现大规模数据挖掘，从而提供更好的疾病预测和治疗方法。

三、Hadoop大规模数据挖掘技术的一些问题在大规模数据处理的过程中，Hadoop的应用也存在一些问题，其中一些问题涉及到Hadoop架构本身，而其他问题则涉及到数据处理过程。

面向大数据处理的并行计算模型及性能优化随着信息时代的发展，大数据已经成为了人民生产生活中的重要组成部分。

而对大数据进行高效处理和分析已经成为了一个紧迫的问题。

并行计算作为一种解决方案，广泛应用于大数据处理和分析的领域。

本文将讨论面向大数据处理的并行计算模型及其性能优化方法。

一、并行计算模型1. 传统的并行计算模型传统的并行计算模型主要有共享内存模型、分布式内存模型和混合模型。

- 共享内存模型：共享内存模型中，多个处理器通过共享内存交换数据，每个处理器可以同时访问和修改共享内存中的变量。

这种模型的优点是简单易懂，但缺点是并行度有限，不适用于大规模数据处理。

- 分布式内存模型：分布式内存模型中，多个处理器通过消息传递的方式交换数据。

每个处理器有自己的本地内存，并且需要通过消息传递来实现数据的共享或同步。

这种模型的优点是适用于大规模数据处理，但缺点是编程复杂度高。

- 混合模型：混合模型是共享内存模型和分布式内存模型的结合。

多个共享内存模型的计算节点组成一个分布式内存模型的集群。

这种模型既考虑了共享内存模型的便利性，又兼顾了分布式内存模型的灵活性。

2. 新兴的并行计算模型新兴的并行计算模型主要有MapReduce、Spark和MPI。

- MapReduce模型：MapReduce模型是Google提出的一种分布式计算模型。

它将大数据分解为不同的部分，在各个计算节点上并行地执行计算，并将结果进行合并。

MapReduce模型适用于大规模数据的批处理，但不适用于实时计算。

- Spark模型：Spark是一种基于内存的分布式计算框架，具有较高的计算速度。

Spark模型中，数据以弹性分布式数据集（RDD）的形式存储，可以在内存中进行迭代计算。

Spark模型适用于大规模数据的实时计算和迭代计算。

- MPI模型：MPI（Message Passing Interface）模型是一种用于并行计算的标准接口。

它允许不同计算节点进行消息传递，实现数据共享和同步。

分布式聚类算法分布式聚类算法是一种将数据分布在多个计算节点上进行聚类分析的算法。

随着大数据时代的到来，传统的单机聚类算法在处理大规模数据时面临着计算资源不足、运行时间过长等问题。

而分布式聚类算法通过将数据划分到多个节点上进行并行计算，不仅能够充分利用集群资源，提高计算效率，还能够处理大规模数据集。

在传统的单机聚类算法中，常用的方法有K-means、层次聚类等。

然而，在处理大规模数据集时，这些方法往往面临着运行时间过长、内存不足等问题。

因此，研究者们开始关注如何将这些方法扩展到分布式环境下。

一种常用的分布式聚类算法是基于MapReduce框架的并行K-means。

MapReduce框架是一种用于处理大规模数据集的并行计算模型，在Google提出后得到了广泛应用。

基于MapReduce框架的并行K-means将原始数据划分为多个子集，在每个子集上独立地进行K-means迭代，并通过Reduce操作来合并各个子集得到最终结果。

然而，并行K-means也存在一些问题。

首先，由于数据的划分是随机的，可能导致某些数据点被分配到不同的子集中，从而影响聚类结果。

其次，由于每次迭代只是在子集上进行，可能导致聚类中心不断变化，从而影响聚类结果的稳定性。

因此，研究者们提出了一些改进方法来解决这些问题。

一种改进方法是基于谱聚类的分布式聚类算法。

谱聚类是一种基于图论的聚类算法，在处理大规模数据时具有较好的性能。

基于谱聚类的分布式算法将原始数据划分为多个子集，在每个子集上独立地进行谱聚类，并通过合并操作来得到最终结果。

另一种改进方法是基于层次聚类的分布式算法。

层次聚类是一种自底向上或自顶向下逐步合并或划分簇的方法，在处理大规模数据时具有较好的可扩展性。

基于层次聚类的分布式算法将原始数据划分为多个子集，并在每个子集上独立地进行层次聚类，并通过合并操作来得到最终结果。

除了以上两种改进方法外，还有其他一些新颖且有效的分布式聚类算法被提出。

优化算法解决大规模数据处理问题随着互联网技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要组成部分。

然而，随之而来的是海量数据的处理问题，如何高效地处理这些大规模数据成为了亟待解决的难题。

优化算法应运而生，成为解决大规模数据处理问题的有效工具。

本文将探讨如何优化算法来解决这一问题。

1. 并行计算并行计算是处理大规模数据的常用方法之一。

它通过同时运行多个计算任务来提高整体计算速度。

在并行计算中，任务被分成多个子任务，并通过多个处理单元或者计算节点进行并行处理，最后将结果进行整合。

通过充分利用多台计算机或者多核处理器的计算能力，可以显著提高数据处理的效率。

为了最大程度地利用并行计算的优势，关键是将任务划分为合理的子任务，并进行任务之间的协调和通信。

例如，可以将数据划分为多个块，并为每个处理单元分配不同的块进行计算。

另外，还可以考虑使用一些常用的并行计算框架，如MapReduce和Spark等，来简化并行计算的实现。

2. 数据压缩与采样大规模数据往往具有较高的维度和冗余，因此可以通过数据压缩和采样等方法来减少数据量，从而提高算法的效率。

数据压缩可以通过消除冗余信息来减少数据的存储和传输量。

常用的数据压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法等。

通过选择合适的数据压缩算法，可以大大减少处理大规模数据所需的时间和空间。

数据采样是从大规模数据集中选择一部分样本进行处理和分析的方法。

通过合理选择采样样本，可以在保证数据的代表性的同时，大大减少计算量。

常用的数据采样方法包括随机采样、分层采样和聚类采样等。

通过合理选择采样方法和样本数量，可以在保证算法结果准确性的前提下，提高计算速度。

3. 分布式计算分布式计算是一种将任务分发到不同的计算节点进行并行处理的方法。

通过利用多台计算机的计算能力，可以有效地处理大规模数据。

在分布式计算中，关键是任务的划分和调度。

可以将任务划分为多个子任务，并将这些子任务分发到不同的计算节点进行处理。

基于MAPREDUCE并行处理的轨迹模式挖掘算法的研究作者：李伟亮马传香彭茗菁来源：《物联网技术》2014年第10期摘要：关联规则算法中FP-Growth算法虽不产生候选集，但由于算法高度依赖于内存空间，阻碍了算法在大数据领域的发挥，因此，改进了经典的FP-Growth算法，首先创建支持度计数表，避免了算法对条件模式基的第一次遍历，减少了对数据库的扫描次数；其次利用剪枝策略删去了大量沉余的非频繁项集；最后将算法并行化，利用 Hadoop平台优势极大提高数据处理的效率，同时解决了算法占用内存的瓶颈问题。

实验结果表明，改进型FP-Growth算法挖掘和预测轨迹的效率明显高于经典算法。

关键词：改进型FP-Growth；Map-Reduce；Hadoop；轨迹预测中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：2095-1302（2014）10-00-030 引言随着我国经济社会的稳步推进，各大城市的发展取得了令人瞩目的成就。

与此同时，大城市的机动车保有量与日俱增，交通拥挤的问题日益严重。

尽管市政和交通管理部门投入了大量的人力、物力和财力建设，但城市交通拥堵现象仍然不能有效解决。

要做到合理分布交通流，使单位时间的道路通行量最大且使用效率高，就需要做到合理规划和预测路网中车辆轨迹和车辆路径。

本文提出基于改进FP-Growth算法的车辆预测方法，利用Map/Reduce编程进行大数据的并行计算，提高了算法效率，解决了交通管理部门监测当前时间车流量信息的目的，为交通管理部门和相关车辆及时发布预警信息提供了决策支持。

1 FP-Growth算法概述J.W.Han[1，2]等人克服了Apriori算法产生基数庞大的候选集和在计算支持度时多次扫描数据库的弱点，提出FP-Growth算法。

其思想是通过扫描2次数据库构造FP-Tree和Header Table，从而得到用于频繁项集挖掘的压缩的数据库映射，然后对每个频繁项构造其条件FP-Tree进行频繁项集的挖掘，最终得到频繁项集。

数据挖掘是一门涉及大规模数据处理和分析的学科，而并行计算技巧则是在处理大规模数据时至关重要的一环。

本文将介绍在数据挖掘中常用的并行计算技巧，包括分布式计算、并行算法等内容。

分布式计算是大规模数据处理中常用的一种并行计算技巧。

在分布式计算中，计算任务被分发到多台计算机上进行并行处理，从而加快了数据处理的速度。

常见的分布式计算框架包括Hadoop和Spark。

Hadoop采用分布式文件系统HDFS来存储数据，并通过MapReduce框架来进行数据处理。

而Spark则是基于内存计算的分布式计算框架，拥有更快的计算速度和更丰富的API支持。

通过使用这些分布式计算框架，数据挖掘工程师可以充分利用集群中的计算资源，提高数据处理的效率。

除了分布式计算，并行算法也是数据挖掘中常用的一种技巧。

在并行算法中，数据挖掘任务被分解成多个子任务，并行执行。

常见的并行算法包括K-means并行算法、Apriori算法等。

K-means并行算法是一种用于聚类分析的算法，通过将数据集分成多个子集，并行执行聚类分析，从而提高了聚类的效率。

而Apriori算法则是一种用于关联规则挖掘的算法，通过并行处理频繁项集的生成和关联规则的发现，加速了关联规则挖掘的过程。

此外，数据挖掘中还可以采用GPU加速技术来进行并行计算。

GPU是图形处理器，其内部包含大量的小型处理单元，适合并行计算。

在数据挖掘中，可以利用GPU加速技术来加速矩阵运算、神经网络训练等计算密集型任务。

通过使用GPU加速技术，数据挖掘工程师可以在不增加硬件成本的情况下，提高数据处理的速度。

在实际的数据挖掘应用中，通常会综合运用以上的并行计算技巧。

例如，可以将数据集通过Hadoop分布式计算框架进行预处理，然后使用Spark进行并行算法的计算，最后通过GPU加速技术进行模型训练。

通过综合运用这些并行计算技巧，可以大大提高数据挖掘的效率和性能。

总之，数据挖掘中的并行计算技巧对于加速数据处理和分析至关重要。

基于Hadoop技术的大数据分析与挖掘研究随着大数据时代的到来，对于如何高效处理海量数据，从中发掘有价值的信息变得越来越重要。

这就需要借助先进的技术和工具，例如Hadoop等分布式计算框架，来进行大数据分析和挖掘。

1. Hadoop技术简介Hadoop是由Apache组织开发的分布式计算框架，由Hadoop Common、HDFS、MapReduce以及YARN四个部分组成。

其中，HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大量的数据；MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，用于并行计算；YARN是Hadoop的资源管理系统，用于管理Hadoop集群中的资源。

2. 大数据分析和挖掘的意义大数据分析和挖掘可以帮助我们从海量的数据中找到有价值的信息，为决策提供依据。

例如，在电商行业中，可以通过分析用户的消费行为和搜索喜好，为他们提供更准确的推荐商品；在医疗行业中，可以通过分析大量的医疗数据，发现患病的规律和趋势，提供更加科学的医疗方案。

3. 基于Hadoop的大数据分析和挖掘应用Hadoop已经成为大数据分析和挖掘的重要工具。

在这里，我们简要介绍了几个基于Hadoop的大数据分析和挖掘应用。

3.1 日志分析日志文件是记录系统操作和事件的文件，它们通常非常庞大。

通过使用Hadoop和MapReduce，可以有效地分析日志文件，识别错误和异常，了解系统的性能和状态，以及生成有用的汇总报告。

3.2 推荐系统推荐系统是一种利用大数据分析技术，为用户提供个性化商品或服务的系统。

Hadoop和MapReduce可以帮助分析用户行为、兴趣和需求，以提供更准确的推荐。

例如，通过分析用户购买历史和浏览行为，预测他们的喜好和倾向，并推荐相关的商品。

3.3 搜索引擎搜索引擎是我们日常生活中必不可少的工具，而大数据分析和挖掘在搜索引擎中也扮演着重要的角色。

它们可以对搜索词、用户行为和网站内容进行分析和挖掘，以提供更精准的搜索结果。

如何在Hadoop中使用MapReduce进行数据分析在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为了企业和组织决策的重要工具。

而Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，提供了强大的数据处理和分析能力，其中的MapReduce就是其核心组件之一。

本文将介绍如何在Hadoop中使用MapReduce进行数据分析。

首先，我们需要了解MapReduce的基本原理。

MapReduce是一种分布式计算模型，它将大规模的数据集划分成若干个小的数据块，然后通过Map和Reduce两个阶段进行并行处理。

在Map阶段，数据集会被分割成若干个键值对，每个键值对由一个键和一个值组成。

然后，Map函数会对每个键值对进行处理，生成一个新的键值对。

在Reduce阶段，相同键的值会被分组在一起，然后Reduce函数会对每个键的值进行聚合和处理，最终生成最终的结果。

在Hadoop中使用MapReduce进行数据分析的第一步是编写Map和Reduce函数。

在编写Map函数时，我们需要根据具体的数据分析任务来定义键值对的格式和生成方式。

例如，如果我们要统计某个网站的访问量，那么键可以是网站的URL，值可以是1，表示一次访问。

在Reduce函数中，我们需要根据具体的需求来定义对键的值进行聚合和处理的方式。

例如，如果我们要统计每个网站的总访问量，那么Reduce函数可以将所有的值相加得到最终的结果。

编写好Map和Reduce函数后，我们需要将数据加载到Hadoop中进行分析。

在Hadoop中，数据通常以HDFS（Hadoop Distributed File System）的形式存储。

我们可以使用Hadoop提供的命令行工具或者编写Java程序来将数据加载到HDFS 中。

加载完成后，我们就可以使用Hadoop提供的MapReduce框架来进行数据分析了。

在运行MapReduce任务之前，我们需要编写一个驱动程序来配置和提交任务。

在驱动程序中，我们需要指定Map和Reduce函数的类名、输入数据的路径、输出数据的路径等信息。

在云计算环境下基于MapReduce的数据挖掘算法研究随着数据的不断增长和社会的不断发展，数据的应用价值不断提升。

而大数据背景下的数据挖掘算法，成为了人们不可或缺的研究领域。

云计算技术，作为当前新的计算模式，给数据挖掘算法带来了革命性的变化。

本文将探讨在云计算环境下基于MapReduce的数据挖掘算法研究。

一. 云计算环境下的数据挖掘算法云计算技术，将计算资源和数据存储提供给大众化和广泛的应用，使得研究者们可以在更高效的计算资源下，加速数据挖掘算法的研究和应用。

同时，云计算技术还提供了可扩展性和动态性，可以根据需求自动扩展计算资源。

数据挖掘算法通过挖掘数据价值提供决策支持，而云计算技术可以大大减少计算资源的需求量和节约硬件装置和能源成本，从而可以加速算法的研究，提高算法的效果和运行速度。

二. 基于MapReduce的数据挖掘算法基于MapReduce的数据挖掘算法，是针对MapReduce分布式计算模型特点而开发的一类算法，它包含两个主要的计算步骤：映射（Map）和归约（Reduce）。

在Map阶段，对于每个键值对，解析处理成若干个映射的键值对并将这些键值对传给Reduce阶段。

在Reduce阶段，对于每个映射键，集合过来所有映射值，使用Reduce预定义的操作并输出一个或者多个最终结果。

MapReduce算法相对于传统算法，为用户提供了处理海量数据的功能，同时也大大节省了硬件和能源成本。

三. 基于MapReduce的数据挖掘算法的优点在MapReduce算法中，各个分布式节点独立运算，并行处理数据，大大加快了算法的运算速度。

基于MapReduce的数据挖掘算法，具有高效性、可扩展性和可重用性。

分布式算法的数据的存储是以分布式存储的方式进行的，因此可以大大提高数据的访问速度，简化了数据的过滤操作，加快了计算速度。

对于数据挖掘算法的应用，基于MapReduce的优势可以最大程度的发挥，提高了算法的变量性和可回访性。

使用Hadoop MapReduce高效处理大规模数据的方法随着互联网的快速发展，大规模数据的处理成为了一个重要的挑战。

传统的数据处理方法已经无法满足这一需求，因此，使用Hadoop MapReduce成为了一种高效处理大规模数据的方法。

一、Hadoop MapReduce的基本原理Hadoop MapReduce是一种分布式计算模型，它将大规模数据划分为多个小块，并将这些小块分发到不同的计算节点上进行并行处理。

其基本原理可以概括为以下几个步骤：1. 输入数据划分：将大规模数据划分为多个小块，每个小块的大小通常为64MB或128MB。

2. Map阶段：在每个计算节点上，对输入数据进行处理，生成中间结果。

这个阶段可以并行处理多个小块。

3. Shuffle阶段：将Map阶段生成的中间结果按照键值对进行排序，并将相同键的值归并在一起，以便进行后续的处理。

4. Reduce阶段：对Shuffle阶段生成的中间结果进行处理，得到最终的结果。

二、优化Hadoop MapReduce的性能虽然Hadoop MapReduce能够高效处理大规模数据，但是在实际应用中，还存在一些性能瓶颈。

下面介绍一些优化Hadoop MapReduce性能的方法。

1. 数据本地化：在MapReduce任务中，数据的传输是一个耗时的操作。

为了减少数据传输的开销，可以将计算节点的选择与数据的位置相匹配，尽量将计算任务分配到存储数据的节点上进行处理。

2. 压缩数据：大规模数据的处理通常需要大量的磁盘空间。

为了减少磁盘空间的占用，可以对输入数据进行压缩，减少存储和传输的开销。

同时，在Map阶段和Reduce阶段的中间结果也可以进行压缩，以减少网络传输的开销。

3. 合并小文件：在Hadoop中，每个小文件都会占用一个数据块的存储空间，这样会导致存储空间的浪费。

可以将多个小文件合并成一个大文件，减少存储空间的占用。

4. 调整任务数量：在Hadoop MapReduce中，任务的数量对性能有很大的影响。

基于MapReduce的决策树并行算法研究目录摘要........................................................................................................................... . (I)ABSTRACT ......................................................................................................... ................... III 1 绪论.. (1)1.1云计算发展现状 (1)1.2决策树算法的研究概况 (2)1.3研究背景和意义 (3)1.4论文主要研究内容与结构安排 (4)1.4.1 研究内容 (4)1.4.2 论文结构 (4)1.5本章小结 (5)2 决策树算法与并行化技术概述 (7)2.1决策树算法概述 (7)2.1.1 决策树的构造 (8)2.1.2 属性选择度量 (8)2.1.3 常见的决策树算法 (10)2.2并行计算平台概述 (14)2.2.1 HDFS分布式文件系统 (15)2.2.2 MapReduce编程模型 (16)2.3本章小结 (17)3 可并行的P_SLIQ算法设计 (19)3.1并行策略 (19)3.1.1 数据横向划分 (19)3.1.2 数据纵向划分 (19)3.1.3 分裂结点间并行 (19)3.2P_SLIQ算法并行化设计 (20)3.2.1 SLIQ算法 (20)3.2.2 可并行的P_SLIQ算法 (20)3.3本章小结 (25)4 基于MapReduce的MR_SLIQ并行算法设计与仿真 (27) 4.1MR_SLIQ并行算法设计 (27)4.2仿真结果与分析 (30)4.2.1 仿真环境 (30)4.2.2 Hadoop分布式集群搭建 (31)4.2.3 仿真数据准备 (33)4.2.4 仿真结果分析 (35)4.3本章小结 (37)5 总结与展望 (39)5.1本文总结 (39)5.2工作展望 (39)参考文献 (41)致谢 (43)攻读学位期间的科研成果 (45)。

MapReduce的原理介绍MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，最初由Google提出并应用于分布式计算系统。

它的设计目标是简化并发处理大规模数据集的过程，通过将数据分割成多个块，然后在多个计算节点上进行并行处理，最后将结果合并返回。

在本文中，我们将深入探讨MapReduce的原理及其工作机制。

MapReduce的基本原理MapReduce模型包含两个主要步骤：Map和Reduce。

Map任务将输入数据拆分成一系列独立的片段，并为每个片段生成键值对。

Reduce任务则将Map任务生成的键值对进行合并和聚合，生成最终的结果。

Map任务Map任务是并行处理的第一步，它的输入是原始数据集，输出是一系列键值对。

Map任务通常由多个计算节点并行执行，每个节点处理输入数据的一个片段。

Map 任务的执行过程可以分为以下几个步骤：1.输入数据划分：原始数据集被划分成多个片段，每个片段被分配给一个Map任务。

2.记录解析：Map任务对输入数据进行解析，并将其转换成键值对的形式。

键值对的格式由具体的应用决定。

3.中间结果存储：Map任务将生成的键值对存储在本地磁盘上或内存中的缓冲区中。

这些中间结果将在Reduce任务中使用。

4.分区：Map任务根据键的哈希值将键值对分配到不同的Reduce任务上。

这样可以确保具有相同键的键值对被发送到同一个Reduce任务进行处理。

Reduce任务Reduce任务是并行处理的第二步，它的输入是Map任务生成的键值对，输出是最终的结果。

Reduce任务的执行过程可以分为以下几个步骤：1.分组：Reduce任务根据键对键值对进行分组，将具有相同键的键值对放在一起。

2.排序：Reduce任务对每个组内的键值对进行排序，以便更方便地进行后续的聚合操作。

3.聚合：Reduce任务对每个组内的键值对进行聚合操作，生成最终的结果。

聚合操作可以是求和、求平均值、计数等。

4.结果输出：Reduce任务将最终的结果写入输出文件或存储系统中。

D-高山-大数据基于电商平台的大数据挖掘系统的设计与研究文/索红升 麦克尔斯（深圳）科技服务有限公司摘要：网络技术的更新与进步，为电子商务行业的可持续性发展提供了基础条件，尤其是在网络购物已经成为当下主流购物方式的背景下，电商平台交易量表现出急速增长的整体趋势，而过程中将会积累较多的用户评论数据，从中反映出较多的产品缺陷信息与用户对产品功能改进的切实需求。

本文简述了基于云计算的大数据存储技术的主要内容，对电商平台大数据挖掘流程进行深入分析，阐述电商平台的大数据挖掘系统的设计算法（聚类算法），希望能够为同行业工作者提供一些帮助。

关键词：电商平台；大数据挖掘系统；设计算法引言电子商务在经济全球化发展背景下获得了越来越多人的关注，轻松便捷的商务模式正在潜移默化地改变着人们的生活习惯与购物方式。

从电商平台的应用特点来看，改变了以往只能够通过询问获得商品性能与质量等相关信息的购物模式，并摆脱了时间与空间的限制，让用户获得了良好的购物体验。

无论是商家还是平台均对具有价值的商品购买反馈信息有较为迫切的需求，这也是扩大用户群体并提升用户口碑的关键因素，因此针对评论数据采取深入挖掘模式具有极为重要的现实意义。

1. 基于云计算的大数据存储技术1.1 Hadoop框架作为一类具有分布式并行编程特点的开源框架，Hadoop真正实现了模型计算，并能够在MapReduce基础上适应计算机模型所处的分布式环境，执行大数据存储与处理任务，同时可根据需要连接上千台机器进行功能拓展，提供给使用者本地计算与相应数据存储的关键条件。

MapReduce属于基于云计算的一类核心计算模式，该种编程模式实际上已经经过简化处理，在分布式运算技术的协助下可解决固定问题，并能够对问题进行自动分割[1]。

程序员能够基于Hadoop编写相应的使用程序，从而保证海量数据的处理及时性。

H a d o o p同样能够为使用人员提供数据存储的固定地点，让其能够根据实际需要对计算节点中的分布式文件系统信息进行部署或储存，从而充分发挥分布式数据库的应用优势。

大数据十大经典算法讲解大数据是指数据量极其庞大的数据集合，传统的数据处理方法已经无法处理如此大规模的数据。

因此，需要使用一些经典的算法来处理大数据。

下面我将介绍十大经典的大数据算法。

1. MapReduce：这是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。

它将计算任务分成多个小任务，然后并行处理这些任务，最后将结果汇总。

MapReduce通过将数据切分为多个部分并在多个节点上进行计算，可以大大加快数据处理速度。

2. PageRank：这是一种被Google用于评估网页重要性的算法。

在大数据场景中，它可以用于评估节点（如用户、网页、电影等）的重要性。

PageRank算法通过计算从其他节点指向当前节点的链接数量来评估节点的重要性。

3. K-means：这是一种聚类算法，用于将数据集划分成多个簇。

它通过计算数据点与簇中心的距离来确定数据点属于哪个簇。

K-means算法可以用于将大规模数据集划分成多个小的簇，以便进一步分析和处理。

4. Apriori：这是一种经典的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集。

频繁项集是指在数据集中经常同时出现的项的集合。

Apriori算法通过生成候选项集，并计算它们的支持度来发现频繁项集。

6. Random Forest：这是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来进行分类和回归。

在大数据场景中，Random Forest可以处理高维度的数据，同时也能处理带有噪声和缺失值的数据。

7. AdaBoost：这是一种提升算法，用于提高弱分类器的准确率。

在大数据场景中，AdaBoost可以通过迭代训练多个弱分类器，并根据它们的权重做出最终的分类决策。

8. Gradient Boosting：这是一种梯度提升算法，通过迭代训练多个弱分类器来提高整体模型的准确率。

在大数据场景中，GradientBoosting可以通过并行计算和分布式计算来加速模型训练过程。

9. Deep Learning：这是一种用于处理大规模数据的神经网络算法。