基于MapReduce-HBase的Apriori算法优化与性能比较

本文主要探讨了在大数据时代背景下，针对Apriori算法在处理海量数据时存在的局限性，提出了一种基于MapReduce编程模型和HBase数据库的改进算法——MR-APRIORI算法。Apriori算法作为关联规则挖掘领域的经典算法，因其在挖掘过程中对频繁项集和关联规则的发现有着显著效果而被广泛应用。然而，随着数据量的爆炸式增长，原生的Apriori算法在效率和扩展性方面显得力不从心。 作者程阳和章韵在文中首先通过采用剪枝策略优化了原始的Apriori算法，这一策略旨在减少不必要的计算，从而提升算法的执行效率。MapReduce编程模型在此过程中发挥了关键作用，它允许将数据分割成小块并在分布式环境中并行处理，大大提高了处理大规模数据的能力。 进一步地，他们将改进后的MR-APRIORI算法与HBase数据库结合，构建了MR-HAPRIORI算法。HBase作为NoSQL数据库系统，特别适合存储和处理大规模、高并发的数据，它的分布式特性使得MR-HAPRIORI能够有效地扩展到多台机器，实现了Apriori算法的真正并行化。 为了验证改进算法的性能，他们在Hadoop集群上进行了实验，对比了MR-APRIORI和MR-HAPRIORI在不同事务集规模、不同节点数以及不同最小支持度条件下的运行效果。实验结果显示，MR-HAPRIORI算法表现出更高的执行效率和更好的可扩展性，这意味着它能更有效地处理海量数据，满足大数据环境下关联规则挖掘的需求。 这篇研究论文对Apriori算法进行了重要的优化和扩展，不仅提升了算法的性能，还为处理现代大数据环境中的关联规则挖掘提供了一个有效的方法。这对于企业和研究者来说，对于理解和应用大数据技术，尤其是在数据挖掘领域具有重要的实践价值。