基于Spark的并行K-means气象数据挖掘研究

• 作者: 李莉 王小刚
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 Spark 数据挖掘 K-means 气候划分
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 26-30
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3369字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2017.09.007

摘要

随着气象监测水平的不断提高,气象数据在短时间内可大量收集,充分从海量的气象数据中提取有价值的信息,是气象研究的关键所在.气象数据资源极其丰富,增长迅速,需要大量的科学计算,传统计算在大规模数据处理中需较长时间,无法满足数据即时转化的需求,大数据平台并行化处理可有效解决此问题.文中提出并行K-means算法对气候区进行划分方法,应用Spark平台进行处理,能快速有效地分析数据并从中发现有用信息,对气象领域研究具有重要的现实意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李莉	江苏大学计算机科学与通信工程学院	34	139	7.0	11.0
2	王小刚	江苏大学计算机科学与通信工程学院	2	11	2.0	2.0