基于Map Reduce的云数据挖掘模型的设计与实现

• 作者: 谢光
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 关键词: 云数据 数据挖掘 分布储存系统 Map Reduce
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 安全模型、算法与编程
• 页码范围: 62-63,71
• 页数: 3页
• 字数: 3296字
• 语种: 中文

摘要

当今社会随着计算机技术的高速的发展,涌现出大量的数据,促使了云数据逐渐成为时代潮流.数据挖掘技术则正是从这些大量的数据中提取对我们有价值的的数据.数据挖掘又叫做数据采矿、数据资料探勘等,是当今数据快速发展的产物.大数据的出现对传统的简单的数据挖掘算法提出挑战,新型的基于Map Reduce的云数据挖掘正在茁壮地发展.Map Reduce是当前最流行的分布式计算模型,在云数据数据挖掘当中作为一个佼佼者迅速发展.本文主要研究传统的数据挖掘算法如何与Map Reduce计算模型有效地在云数据中结合起来.给当今云数据挖掘模型做出了较好的阐述.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢光		26	22	3.0	3.0