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基于MapReduce的海量数据挖掘技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
MapReduce是一种编程模型,可以运行在异构环境下,编程简单,不必关心底层实现细节,用于大规模数据集的并行运算。将MapReduce应用在数据挖掘的三个算法中:朴素贝叶斯分类算法、K-modes聚类算法和ECLAT频繁项集挖掘算法。实验结果表明,在保证算法准确率的前提下,MapReduce可以有效提高海量数据挖掘工作的效率。 相似文献
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针对GAC-RDB分类算法只能应用于单机版数据仓库的局限性,为了能够更方便、快捷地在云计算平台上开展数据挖掘工作,基于分布式数据仓库HBase,结合GAC-RDB分类算法的实现机理,制定适合分布式平台的运行策略,使用原生HiveQL语言提出了一种分布式GAC-RDB分类算法。实验显示,随着集群中节点的不断增加,算法的运行时间稳步下降。结果表明,在保证算法准确率的前提下,分布式数据仓库能够有效提高GACRDB分类算法的扩展性和运行效率,相对于MapReduce框架,HiveQL语言降低了对数据挖掘从业人员的技术要求,更大程度地减少了算法的开发时间,为挖掘海量数据提供了新的解决方案。 相似文献
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