Hadoop架构下的并行关联规则挖掘算法

"一种基于Hadoop的并行关联规则算法，由余楚礼、肖迎元、尹波等人在2011年的《天津理工大学学报》发表，主要探讨了如何利用Hadoop架构来解决传统并行计算在处理大型数据库关联规则挖掘时遇到的节点失效和负载均衡问题。该算法能够在节点失效时仍能正常运行，并实现节点间的负载均衡。关键词包括关联规则、Hadoop、云计算和数据挖掘。" 本文介绍了一种创新的方法，即基于Hadoop的并行关联规则算法，用于高效地挖掘大规模数据库中的关联规则。关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要领域，它旨在发现项集之间的有趣关系，如购物篮分析中的“如果顾客购买了商品A，他们也有可能购买商品B”。在处理海量数据时，传统的并行计算方法如MPI（Message Passing Interface）可能存在局限性，如无法有效处理节点故障和负载均衡问题。 Hadoop作为一个分布式计算框架，因其高容错性和可扩展性而被选为解决这个问题的工具。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，前者负责数据的分布式存储，后者则提供了并行处理数据的能力。论文提出的算法充分利用了Hadoop的这些特性，设计了一种能够在节点失效时继续执行的并行挖掘策略，确保了计算过程的连续性。 在负载均衡方面，论文提出的方法考虑了如何有效地分配计算任务，使得各个节点的工作量尽可能均衡，避免某些节点过载而其他节点空闲的情况。这通过Hadoop的作业调度器和数据本地化策略得以实现，可以提高整体系统的效率和性能。 实验证明，基于Hadoop的并行关联规则计算不仅能够成功处理节点故障，而且能够实现动态的负载均衡，这对于处理大规模数据集尤其关键。这种算法的实施对于大数据环境下的数据挖掘具有重要的实践意义，为处理大规模数据关联规则挖掘提供了一个可靠且高效的解决方案。 此外，文中还可能涉及了算法的优化、性能评估以及与其他并行计算技术的对比。通过这种方法，研究人员和工程师可以在云计算环境中更加有效地进行关联规则挖掘，从而揭示隐藏在大数据中的模式和趋势，为商业决策、市场预测等应用提供支持。 这篇论文为Hadoop在数据挖掘领域的应用开辟了新的路径，尤其是在应对节点失效和负载均衡挑战方面，为未来的并行计算研究和实践提供了有价值的参考。