基于云计算的开源海量数据挖掘平台构建

"《现代图书情报技术》杂志的文章‘云计算的开源海量数据挖掘’探讨了如何利用开源技术和云计算搭建一个动态可伸缩的海量数据处理平台。文章作者赵华茗提出了通过Xen和Hadoop来构建这样的平台，并详细介绍了实施方案、实例应用以及开源EMR平台的优势。" 本文主要涉及以下几个关键知识点： 1. **云计算**：云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的模式，它允许用户按需获取和释放计算能力，而无需直接管理和维护底层基础设施。 2. **海量数据挖掘**：在大数据时代，海量数据挖掘是处理和分析大规模数据集以发现有价值信息的过程。这种挖掘可以帮助企业和组织做出更明智的决策，预测趋势，以及优化业务流程。 3. **开源技术**：开源技术如Xen和Hadoop是本文的核心工具。Xen是一种开源的虚拟化技术，用于创建和管理虚拟机，可以有效地利用硬件资源，实现动态扩展和收缩。 4. **Hadoop**：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，专为处理和存储大规模数据而设计。它包括Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce编程模型，能高效地处理PB级别的数据。 5. **亚马逊弹性MapReduce(EMR)**：EMR是亚马逊Web Services(AWS)提供的一个基于Hadoop的云服务，可以方便地运行大数据处理任务。EMR的优势在于其易于部署、可扩展性和成本效益。 6. **虚拟技术**：Xen通过虚拟化技术创建了一个动态虚拟的云计算环境，使得资源分配和管理变得更加灵活，同时也降低了硬件投入的成本。 7. **分布式计算**：分布式计算是处理大数据的关键，通过将任务分解到多台计算机上并行处理，大大提高了处理速度和效率。 8. **Cloudera**：Cloudera是基于Hadoop的数据管理平台，提供了简化Hadoop部署、管理和使用的工具，使得非技术背景的用户也能更好地利用Hadoop。 9. **实施方案**：文章详细介绍了构建基于云计算的开源海量数据挖掘平台的步骤，包括建立动态虚拟云环境、安装和配置Hadoop虚拟服务器模板，以及配置和运行Cloudera及Cloudera Desktop。 通过这些技术和方法，信息情报机构能够更高效地处理内部数据，解决服务器蔓延问题，提升计算资源利用率，并且能够快速部署和调整分布式数据挖掘服务，以适应不断变化的数据需求。开源EMR平台的灵活性和成本效益使其成为处理海量数据的理想选择。