ISCAS OpenIR
基于MapReduce的数据挖掘平台设计与实现
其他题名design and implementation of mapreduce-based data mining platform
黄斌; 许舒人; 蒲卫
2013
发表期刊计算机工程与设计
ISSN1000-7024
卷号34期号:2页码:495-501
摘要MapReduce编程模型的简单性和高性价比使得其适用于海量数据的并行处理。然而,MapReduce欠缺对多数据源、组件复用以及数据可视化支持,这些缺点使用户在运用MapReduce框架进行数据挖掘时暴露出开发效率低下,重复开发等问题。提出了一种基于MapReduce的数据挖掘平台的设计与实现,该设计思想为Hadoop作为大规模数据计算平台在数据挖掘、数据可视化以及商业智能应用方面的不足提供了参考与弥补。同时,基于该方法实现了一个大规模数据挖掘工具。
收录类别CNKI ; WANFANG ; CSCD
其他摘要Profiting from its simplicity and high cost performance, MapReduce programming paradigm is suitable for massive parallel data processing. However, MapReduce's lacking supports for multiple data source, component reuse, and data visua-lization bring in problems such as low efficiency development and redundant coding. A new design and implementation of MapReduce-based data mining platform is proposed to give reference implementation of massive data mining, data visualization and business intelligence applications based on Hadoop. Based on this proposal, a massive data mining tool is implemented.
关键词Mapreduce编程模型 数据挖掘 Hadoop平台 模型驱动 可视化
部门归属中国科学院软件研究所软件工程技术中心;中国科学院研究生院;解放军卫生信息中心;
学科领域Computer Science (Provided By Thomson Reuters)
资助者国家科技重大专项核高基基金项目(2010ZX01042-001-001-05)|国家科技支撑计划基金项目(2012BAH05F02、2011BAH15B03)
语种中文
CSCD记录号CSCD:4759853
内容类型期刊论文
URI标识http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/15545
专题中国科学院软件研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
黄斌,许舒人,蒲卫. 基于MapReduce的数据挖掘平台设计与实现[J]. 计算机工程与设计,2013,34(2):495-501.
APA 黄斌,许舒人,&蒲卫.(2013).基于MapReduce的数据挖掘平台设计与实现.计算机工程与设计,34(2),495-501.
MLA 黄斌,et al."基于MapReduce的数据挖掘平台设计与实现".计算机工程与设计 34.2(2013):495-501.
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