CloudDM面向服务的Hadoop数据挖掘引擎

面向服务的架构配上 Hadoop 的能力，这套 CloudDM 还挺实用的。它不是传统那种网格框架，而是用 Hadoop 当底座，把数据挖掘服务拆成模块，想怎么组合就怎么组合，灵活性蛮高。你平时要跑大数据任务，或者做复杂的模型训练，挺适合拿它来搭个平台自己调度。

CloudDM 的核心思路是把数据挖掘任务服务化，用 Hadoop 扛住数据量，再通过各种 API 搞定调度和通信。比如你有个大表，先用 MapReduce 做初步，再调用个聚类服务搞，响应也快，扩展性也不错。

如果你对 Hadoop 不太熟，可以先看看Hadoop 平台概述，还有分布式安装指南，搭建起来不算难。至于 CloudDM 整体逻辑，可以类比微服务那一套，分工明确，各干各的，汇总结果。

应用场景也蛮多的。像企业客户行为、科研图像数据、或者政府那种日志挖掘，数据量一大就能体现它的优势。你可以按照自己的业务模型拆任务，比如数据预 -> 模型选择 -> 结果，每一步都能独立部署。

建议你先按项目流程跑一遍小型模拟，熟悉它的服务接口。CloudDM 文档不算多，参考下PDMiner那篇也行，思路挺像的。

如果你正好在做分布式数据的项目，CloudDM 这种架构可以试试。不一定非得全套照搬，拆几个组件接入你原有系统也行。