基于Spark的流程对象并行数据挖掘的研究与实现

• 作者: 曲守宁 朱连江 杜韬 郑雅飞
• 来源期刊: 数据挖掘
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 并行计算 流程对象 SPARK MAPREDUCE
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 158-167
• 页数: 10页
• 分类号: TP39

摘要

本文研究了基于Spark的并行数据挖掘,并将其应用到了流程对象数据分析中。文章通过对串行的流程对象数据挖掘算法流的研究,提出了一种基于Spark并行计算框架的并行化算法流解决方案,并通过编程实现、并行效率测试、算法调优,最终得出一个并行效果良好的并行数据挖掘方案。该并行方案明显提高了计算效率。