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。
分布式数据表BigTable的云计算与数据挖掘应用
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基于云计算的分布式数据挖掘设计研究
基于云计算的分布式数据挖掘系统,架构挺清晰的,适合大规模数据挖掘任务。业务层、服务中间层、底层能力支持层三层分得明白,逻辑上也好扩展。尤其是平均查询延迟只有 2.43s,响应还挺快的,做实时也不吃力。系统分层设计比较利于模块化开发,后期维护也方便。如果你在做大数据或分布式,强烈建议看看这个方案,参考价值还蛮高。
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2025-06-30
PDMiner基于云计算的并行分布式数据挖掘平台
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
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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
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对了,书里专门开了章节讲**数据流**和**PageRank**,这些你在做推荐系统、搜索引擎或者广告投放优化时都能派上用场。还有啊,它也讲了多和**社交网络**、**高维数据聚类**相关的内容,读下来不会觉得枯燥,更多是“哦,原来是这么玩的”那种感觉。
讲真,这书不是偏机器学习
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2025-06-29
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