大数据挖掘中的MapReduce并行聚类优化算法研究

摘要：

针对传统数据挖掘算法只适用于小规模数据挖掘处理,由于数据规模不断增大,其存在计算效率低、内存不足等问题,文中将MapReduce用于数据挖掘领域,对大数据挖掘中的MapReduce进行了并行化改进,并设计相应的并行化实现模型,以期满足大数据分析需求,完成低成本、高性能的数据并行挖掘与处理.

关键词：大数据、MapReduce、并行化处理、聚类算法、数据挖掘、Map任务

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.1-34;TP311.14

资助基金：2018年河北省科学技术厅创新能力提升计划项目184576131D;2017年河北省高等学校科学技术研究项目QN2017322;2018年张家口市科学技术和地震局市级科技计划自筹经费项目1821016B

在线出版日期：2019-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：161-164