Hadoop平台上的并行数据挖掘与云计算探索

“基于Hadoop平台的并行数据挖掘算法工具箱与数据挖掘云”是由南京大学计算机科学与技术系的高阳、杨育彬、商琳于2011年发表的研究，探讨了如何利用Hadoop平台进行并行数据挖掘，并结合云计算技术处理大规模数据。 在21世纪初，随着云计算概念的兴起，众多公司如Amazon、Google、IBM、Microsoft等纷纷推出了自己的云计算平台。Hadoop作为Apache软件基金会的开源项目，成为云计算领域的重要组成部分，尤其在处理海量数据方面表现出强大的能力。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，其中HDFS提供了分布式存储，MapReduce则支持大规模数据的并行处理。 云计算模型允许将计算任务分布到大量互联的计算机上，使得应用系统可以根据需求动态获取计算资源。Google的云计算技术，包括GFS、MapReduce、BigTable和Chubby，为海量数据处理提供了高效解决方案。尽管MapReduce在处理结构化数据时表现出色，但面对复杂的数据挖掘任务，例如数据降维、迭代算法和近似计算，其局限性逐渐显现。 为了克服这些挑战，数据挖掘社区开始关注基于云计算的并行数据挖掘技术。这类技术旨在将分布式计算应用于数据挖掘任务，以提高处理效率。其中，基于Hadoop的并行数据挖掘工具箱是重要研究方向，它能够将传统的数据挖掘算法转换为适合分布式环境的形式，从而处理大规模数据集。 根据图1所示的层次结构，基于云计算的海量数据挖掘服务通常包括以下层次： 1. 基础设施层：提供计算节点、存储设备和网络连接，如Hadoop集群。 2. 平台层：提供并行计算框架，如MapReduce和YARN，支持数据处理任务。 3. 服务层：封装数据挖掘算法，使其适应分布式环境。 4. 应用层：面向用户，提供易于使用的数据挖掘工具和界面。 通过这些层次，研究人员和开发者能够构建起一套完整的数据挖掘流程，从数据获取、预处理、挖掘执行到结果分析，均能在云端实现并行化，有效提升处理速度，满足大数据时代的需求。 这篇论文揭示了Hadoop在并行数据挖掘中的作用，以及如何结合云计算技术解决大规模数据挖掘的挑战。它为后续的研究者提供了理论基础和技术参考，推动了分布式数据挖掘和云计算领域的融合与发展。