基于云计算的分布式数据挖掘设计研究

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

BC-PDM分布式数据挖掘系统正在云计算和数据挖掘领域展开研究。

分布式数据表BigTable在云计算和数据挖掘中扮演着重要角色，其高效的数据管理和处理能力成为现代技术应用的核心支撑。

网格的数据共享能力，挺适合做大规模分布式挖掘的。尤其是在科学计算场景下，数据量那是真的大，用传统方式，效率和扩展性都跟不上。这篇《论文研究-网格的数据挖掘.pdf》讲得蛮系统的，主要围绕网格环境下怎么挖掘数据，讲了关键技术、架构和流程，还配了个基于OGSA的例子，挺有参考价值的。像你如果平时有接触分布式计算或者高性能计算，这篇文章还蛮值得一看。里面提到的数据共享机制、挖掘模型、资源调度策略，多都能落地。讲得不是晦涩，看起来还比较轻松。不过呢，资料偏理论多一些，适合拿来理一理思路。如果你打算真在项目里搞一套网格挖掘系统，那还得搭配些实操框架，比如 Ignite 做内存计算，或者看看 高性能计算

基于云计算环境的 web 数据挖掘算法，挺适合你这种对图算法有点研究、还想跑得快的场景。Web Graph 的数据结构用起来比较直观，尤其是在社交网络那种用户关系链复杂的时候，配合力导向算法，图形一出来，关系一目了然，调试也方便。 Web Graph 的数据结构设计得还不错，适合做用户关系，尤其是社交网站的用户数据。力导向算法表现图结构形象，关系链看得清，节点的权重变化也能一眼看出。响应也快，代码也不复杂。 用云计算环境跑图数据挖掘是个加速器，论文里直接用了分布式算法跑 Graph 直径计算，效率提升蛮的。是部署在集群上，分布式并行，资源利用率也高。 部署方案上也有参考价值，比如在 Hadoo

分布式系统设计的老问题——单点故障，真是让人又爱又恨。你看 GFS 就挺聪明的，用多个影子Master 节点搞热备，主节点一挂，立马顶上，响应也快，服务不中断。这招，在做高可用架构时还蛮常见的，尤其是涉及大规模文件系统那类场景，几乎是标配了。名字听着复杂，实际就是搞个“影子”站台，等着主角下台时救场。你要是搞过Hadoop，应该知道NameNode也是单点，一样得。网上有篇文章就讲得比较细，推荐你看看：保护 Hadoop NameNode 集群单点故障的最佳实践，挺实用。还有篇说得挺通透的，是 GFS、MapReduce、Bigtable 三驾马车的结构图文解析。链接在这儿：谷歌三驾马车 Ma

提出了一种用于生成关联规则挖掘大项集的并行和分布式处理计算框架的DDCP算法。该算法基于大规模事务数据库，有效地将数据分片并进行分布式或并行处理，通过节点间的通信减少了数据传输量。算法通过实例验证了其正确性和可行性，在分布式或并行环境中能够高效地进行数据挖掘。

提出了一种新的算法框架，用于并行和分布式处理大规模事务数据库中的关联规则挖掘大项集。该算法有效地将数据分片并进行分布或并行处理，通过节点间的通信减少了数据传输量。算法经过实例验证，证明了其在分布式和并行环境中实现高效数据挖掘的可行性和正确性。

使用软件代理进行数据挖掘的参考（Hillol Kargupta, Brian Stafford, Ilker Hamzaoglu）