PDMiner 的并行分布式挖掘能力真的挺强，适合那种动辄 TB 级的大数据场景。平台是基于 Hadoop 打造的，利用了 HDFS 和 MapReduce，性能稳定，扩展性也不错，跑起大型任务来带劲。如果你之前被串行算法拖慢过节奏，PDMiner 这种并行方案就挺值得一试。
PDMiner 的并行机制真的是大数据瓶颈的一把好手。数据预、分类、聚类、关联规则，全都能并行搞定。后台用的是Hadoop，性能可不是闹着玩的。多节点并发执行，资源利用效率高，响应也快。
平台还整合了工作流子系统，交互界面挺友好，配置任务顺手，哪怕不是技术出身的同事也能用得上。拖拖拽拽就能设定流程，省心省力。嗯，对于习惯了写死流程的老系统，这种方式确实轻松不少。
支持自定义并行算法这一点，我觉得蛮实用。你可以把自己的算法塞进去跑，适配灵活，不用死守平台原生的逻辑。对算法研究或场景优化比较多的同学来说，这功能真的香。
能力上，PDMiner 跑大数据集的时候能达到高加速比，不是并行分块那么粗暴，而是真的能把并行效率拉满。不光快，还挺稳，不容易崩。用在高并发业务上，也扛得住。
对了，顺手贴几个相关的资源，如果你想更深入了解并行或分布式挖掘，不妨点进去看看：
- MATLAB 并行计算与分布式计算的基础操作解析
- 分布式环境下 Paillier 同态加密的关联规则挖掘
- 分布式数据表 BigTable 的云计算与数据挖掘应用
- BC-PDM 分布式数据挖掘系统的云计算与数据挖掘研究
如果你正好在搭建自己的大数据平台，或者苦于传统挖掘方案不够快，PDMiner 还是蛮值得试一试的。