分布式环境数据挖掘调查

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

该研究提出基于支持向量机的分布式数据挖掘模型 DSVM，以解决分布式环境中数据挖掘遇到的挑战。DSVM 利用特征多叉树来表示分布式数据集的总体特征，并使用壳向量来实现分布式支持向量机的增量更新。实验表明，DSVM 在解决存储开销、效率、安全性和隐私性等问题方面取得了成效。

随着分布式知识发现和挖掘在网格环境中日益受到关注，如何应对数据自治、异构和地理分布等挑战成为关键。为此，文中提出了一个基于网格技术和 Web 服务技术的数据挖掘框架，该框架利用 Web 服务实现资源（数据和算法资源）的共享和动态调用，并在 Globus 3.0 Alpha toolkit 平台上得以实现。

大数据挖掘的入门书里，《大数据的挖掘（web，分布式数据）》算是比较实用的那一类。斯坦福三位教授写的，内容覆盖面挺广，从分布式系统、MapReduce、LSH 到 PageRank、推荐系统都有讲，也比较接地气。比较适合你平时写前端但又想搞懂后面大数据那一套逻辑的时候翻一翻。不仅能帮你理清多后台数据流的玩法，也能对接前端做一些数据可视化的项目有。

如果你在大数据领域摸爬滚打了一段时间，知道分布式算法的重要性。它通过将数据分成多个部分，分配到不同的计算机上并行，让你在海量数据时能省时省力。，支持多种编程语言，像是Scala、Java、Python等，基本上你用的开发语言都能找到支持。，丰富的 API 接口也挺简洁，开发者可以快速上手，不用担心复杂的实现细节。适合需要大规模数据的场景，像是电信、金融、医疗等行业，实时流也不是问题，能应对高速变化的数据。不过也要注意，虽然这个框架在大量数据时表现不错，但在数据可视化方面稍微弱一点，适合更注重计算性能的应用场景。如果你需要快速并部署模型，分布式算法这个选择还是蛮靠谱的。

数据挖掘在骨干网中的应用挺广泛的，尤其是在分布式系统的异常事件检测上。这套系统就在分布式环境下实时监控网络的异常行为，比如延迟过高或数据丢失，利用数据挖掘算法自动发现潜在的问题，提前预警。这种系统适合需要高可用性和高可靠性的网络场景。想象一下，你的网络中如果突然出现异常流量，系统能第一时间捕捉并报告，这能极大地提升网络运维效率哦。 如果你对分布式系统和数据挖掘感兴趣，可以看看以下的相关文章，涵盖了从分布式医疗数据到大规模图社区检测的多种技术实践。挺适合开发者和运维人员借鉴的。 相关文章: 1. 分布式医疗数据挖掘 2. 大规模图社区检测的分布式实现 3. 分布式数据表 BigTable 的云计

海量数据的分布式处理ppt

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

Centos7 的环境配置搭起来挺稳的，配合Hadoop 伪分布式，用来练手或者做点小规模测试真的还不错。你要是刚上手 Hadoop，建议从伪分布式玩起，配置简单，还能模拟集群跑任务。 Java 上传接口这块也不复杂，用个FileSystem.copyFromLocalFile就能搞定，接口调用顺手，测试也方便。路径配好，别忘了 HDFS 格式开头，hdfs://localhost:9000/路径这种。 你要是嫌搭环境麻烦，也可以直接下虚拟机镜像，像Cent7+Hadoop2.7.1 伪分布式虚拟机就挺省事，一下就能用。配置 Hadoop 的时候注意 JDK 版本，别整错了。 想多了解点，也可