分布式数据挖掘与数据仓库技术解析

"本文介绍了适合水平式数据划分的分布式挖掘方法，特别是通过PADMA系统实现的分布式数据挖掘。PADMA系统包含数据挖掘代理、协调器和用户接口，旨在处理大规模的分布式数据挖掘任务。同时，文章深入探讨了数据库、数据库管理系统与数据仓库的相关知识，包括它们的定义、特点和发展。" 在数据仓库领域，水平式数据划分是一种常见的数据分布策略，它将数据行按特定规则分散到多个节点，以实现负载均衡和提高查询效率。适合水平式数据划分的分布式挖掘方法对于处理大数据集至关重要，因为这种方法能够有效地处理和分析海量数据，而不至于对单个服务器造成过大的压力。 PADMA系统是一个创新的分布式数据挖掘解决方案，其利用数据挖掘代理来执行挖掘任务，协调器负责管理这些代理，确保任务的正确执行和结果的整合，而用户接口则提供友好的交互界面，使得非技术人员也能方便地进行数据挖掘。这样的架构使得数据挖掘过程可以在分布式环境中并行进行，提高了效率，同时降低了对中央处理能力的需求。 数据库是数据仓库的基础，它是一个存储在计算机内存中，按特定方式组织的数据集合。数据库管理系统（DBMS）是管理这些数据库的软件，它提供了数据描述、操纵和维护的功能。数据库系统包括应用软件、数据库、DBMS和数据库管理员，具有数据的结构化、共享性、独立性和DBMS控制等核心特性。 随着技术的发展，数据库系统经历了从人工管理到文件系统，再到数据库系统的演变。数据库技术的新进展包括关系数据库和面向对象数据库，其中关系数据库是最常见的一种，它基于关系模型，支持结构化查询语言SQL，后者是用于操作和管理关系数据库的标准语言。 在数据仓库领域，数据仓库是从传统的事务处理系统发展而来，专注于数据分析而非日常事务处理。数据仓库具有如下基本特性：面向主题的、集成的、非易失的和随时间变化的。它通常与联机分析处理（OLAP）和数据挖掘紧密相关，前者用于支持复杂的分析查询，后者则用于发现数据中的模式和趋势。数据仓库的未来发展方向可能包括更高级的分析工具、更高效的查询处理以及与大数据技术的深度融合。