i2MapReduce：大数据流中的增量处理与进化挖掘

i2MapReduce是一种针对不断演变的大数据挖掘的增量MapReduce扩展，由Yanfeng Zhang、Shimin Chen、Qiang Wang和Ge Yu（IEEE会员）提出。随着新数据的持续流入，传统的数据挖掘结果可能会变得过时，因此增量处理成为一种有效的策略，它利用先前保存的状态来避免从头开始重新计算的开销。 在论文中，作者针对目前广泛使用的MapReduce框架提出了创新性的i2MapReduce。与现有增量处理技术（如Incoop）相比，i2MapReduce有以下三个主要优势： 1. **细粒度增量处理**：i2MapReduce专注于键值对级别的增量更新，而非仅限于任务级别的重新计算。这种处理方式能够更精确地跟踪和更新数据的变化，从而提高效率并减少冗余工作。 2. **支持迭代计算**：除了基本的一次性计算，i2MapReduce还支持更为复杂的迭代计算，这是许多数据挖掘应用中常见的需求。这使得系统能够适应更深层次的数据分析，如模式识别或预测模型的迭代优化，提高了数据分析的灵活性和准确性。 3. **减少I/O开销**：为了减少访问保存的细粒度计算状态时的I/O操作，i2MapReduce引入了一套新颖的技术。这些技术旨在优化存储和检索过程，提高系统的性能和响应速度，尤其是在大规模数据集上。 作者通过实验评估了i2MapReduce，分别使用了一次性算法和四种具有不同计算特性的迭代算法。实验结果显示，i2MapReduce在保持高效性能的同时，显著降低了数据处理的成本，对于实时性和响应时间敏感的场景具有明显的优势。 i2MapReduce作为一项重要的IT研究成果，为大数据环境下的动态数据分析提供了一个有效且高效的解决方案，特别适用于那些需要频繁更新和处理大量数据变化的应用领域，例如实时监控、流式分析和在线学习等。其创新的设计和优化策略有望推动大数据处理技术的进一步发展。