Hadoop云平台下的并行数据挖掘框架与算法优化

本文主要探讨了在现代信息技术背景下，如何有效地利用Hadoop云平台进行大规模并行数据挖掘。随着大数据时代的到来，业界对于处理海量高维数据的需求日益增长，而Hadoop作为分布式计算框架，因其能够处理海量数据而备受关注。然而，在Hadoop环境中进行数据挖掘时，会遇到一系列挑战，如数据模型的全局性问题、Hadoop分布式文件系统(HDFS)的随机写操作效率低下，以及数据生命周期短导致的数据管理难题。 为解决这些问题，研究者提出了一种创新的并行数据挖掘框架，该框架在Hadoop上建立，通过数据库模拟链表结构，实现了对挖掘出的知识的高效管理和组织。这种框架支持树形结构和图模型的分布式计算，使得复杂的数据分析可以在集群中并行执行，显著提高了性能。 框架的核心组成部分包括一个统计算法——Yscore分箱算法，这是一种针对大规模数据集的有效分箱策略，用于数据预处理和特征选择。此外，文中还介绍了决策树和KD树的分布式建树算法，这些算法在Hadoop环境下被优化，能够适应并行处理的需求，从而实现快速的模型构建。 为了验证该方法的可行性和实用性，研究者采用了Vega云对Hadoop集群进行了仿真测试。实验结果显示，新提出的框架和算法在实际应用中表现出了良好的性能，不仅在数据挖掘任务中表现出色，而且有可能扩展到数据挖掘以外的其他领域，如机器学习、人工智能等。 这篇文章强调了Hadoop云平台在并行数据挖掘中的重要角色，以及如何通过巧妙的设计和优化算法来克服其固有的局限性。这对于推动大数据处理技术的发展，尤其是在云计算环境下，具有重要的理论和实践价值。同时，这也为其他研究者提供了构建高效分布式数据挖掘系统的参考依据。