本文研究了基于Hadoop平台的海量数据并行随机抽样算法,旨在解决数据挖掘中海量数据处理的挑战。论文提出了一种单次扫描即可实现清理脏数据并实现等概率抽样的MapReduce并行抽样算法,并在Hadoop平台上实现了该算法。
知识点1:海量数据处理的挑战
随着数据收集和存储技术的快速进步,各组织机构积累了海量数据。然而,海量数据的处理是数据挖掘中的一大挑战。传统的数据挖掘算法无法满足海量数据处理的需求,因此需要引入云计算思维,实现数据挖掘算法的并行化。
知识点2:MapReduce编程模型
MapReduce是Hadoop平台上的一个编程模型,采用“分布治之”的思想,能够把对大规模数据集的操作分发给一个主节点管理下的各分节点共同完成,然后能整合各分节点的中间结果,得到最终的结果。MapReduce编程模型有两个重要函数:map和reduce。map负责把任务分解成多个任务,reduce负责把各个任务处理的结果汇总起来。
知识点3:基于MapReduce的并行随机抽样算法
本文提出了一种基于MapReduce框架的并行随机抽样算法,可以实现在清理脏数据的基础上,等概率地进行抽样。该算法可以减小数据量集处理规模,提高数据挖掘的效率。
知识点4:Hadoop平台上的数据挖掘
Hadoop平台是基于云计算的数据处理平台,可以实现大规模数据的处理和分析。Hadoop平台提供了一个分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System),可以存储和处理大量数据。Hadoop平台还提供了一个编程模型MapReduce,可以实现大规模数据的并行处理。
知识点5:数据挖掘在海量数据下的发展
随着数据的海量化,数据挖掘技术面临着新的挑战。为了解决这些挑战,需要引入云计算思维,实现数据挖掘算法的并行化。在Hadoop平台上实现数据挖掘,可以提高数据挖掘的效率和准确性。
知识点6:论文的贡献
本文的贡献在于提出了一种基于MapReduce的并行随机抽样算法,可以实现在清理脏数据的基础上,等概率地进行抽样。该算法可以减小数据量集处理规模,提高数据挖掘的效率,为以后数据挖掘中的抽样研究和推动数据挖掘在海量数据下的发展奠定良好基础。