基于MapReduce的大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究

基于MapReduce的大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究摘要：網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)快速發(fā)展模式下，依照信息共享平臺(tái)，實(shí)施MapReduce大規(guī)模的數(shù)據(jù)算法分析，通過(guò)高效的數(shù)據(jù)挖掘，對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行提升。根據(jù)計(jì)算機(jī)綜合信息應(yīng)用，對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)模進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析，判斷MapReduce大規(guī)模數(shù)據(jù)分析下，相關(guān)數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)用。通過(guò)生物信息、網(wǎng)路信息、媒體數(shù)據(jù)組合模式，以圖例、音頻、視頻等模式進(jìn)行數(shù)據(jù)分布，判斷大數(shù)據(jù)背景下的綜合數(shù)據(jù)高維思路，結(jié)合數(shù)據(jù)的綜合合適分布操作模式，加強(qiáng)數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)的分布模式應(yīng)用分析。

關(guān)鍵詞：MapReduce；數(shù)據(jù)挖掘；技術(shù)分析

引言

MapReduce是以計(jì)算機(jī)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榍疤?，通過(guò)云計(jì)算機(jī)分布實(shí)現(xiàn)的綜合機(jī)構(gòu)平臺(tái)的應(yīng)用。按照相關(guān)編程，對(duì)函數(shù)進(jìn)行拓展，分析相關(guān)云計(jì)算平臺(tái)上的各類數(shù)據(jù)的疊加通信情況。MapReduce模型通過(guò)數(shù)據(jù)的集中操作，對(duì)圖數(shù)據(jù)進(jìn)行處理應(yīng)用，獲取有效的擴(kuò)展增容效果。按照大規(guī)模的挖掘模式，對(duì)MapReduce模型進(jìn)行圖數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)挖掘，解決網(wǎng)路哦數(shù)據(jù)信息、計(jì)算機(jī)信息、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)下的相關(guān)數(shù)據(jù)內(nèi)容。

一MapReduce模型和支配圖

MapReduce編程模型中，需要以數(shù)據(jù)挖掘算法為基礎(chǔ)，通過(guò)MapReduce模型完成擴(kuò)展，其中包含對(duì)MapReduce模型的支配分析，索引分析，提出局限的標(biāo)號(hào)傳播、分析大規(guī)模圖的具體劃分。按照數(shù)據(jù)傳播分析提出局部算法，對(duì)其進(jìn)行規(guī)模引導(dǎo)。通過(guò)局部敏感函數(shù)的數(shù)據(jù)分配，獲取有效的數(shù)據(jù)精度。按照數(shù)據(jù)精度函數(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)的增減操作，按照相關(guān)K值進(jìn)行分析，確定不斷提升運(yùn)行效果的中心質(zhì)量模式，滿足當(dāng)下運(yùn)行操作的基礎(chǔ)效率。

MapReduce通過(guò)與云計(jì)算的模式，實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)維多計(jì)算機(jī)虛擬資源的兔展。按照多量數(shù)據(jù)分析，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)可以完成網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)、存儲(chǔ)、應(yīng)用、服務(wù)等信息過(guò)程。以最小的管理結(jié)構(gòu)模式標(biāo)準(zhǔn)，以較小的數(shù)據(jù)挖掘分析過(guò)程，判斷MapReduce編程條件下的索引范圍。通過(guò)集中數(shù)據(jù)計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)概念，結(jié)合計(jì)算機(jī)進(jìn)行集密的應(yīng)用，從而獲取充分利用數(shù)據(jù)的并行關(guān)系。

圖MapReduce與云計(jì)算流程模式

1數(shù)據(jù)圖的挖掘與分析

依照計(jì)算機(jī)應(yīng)用數(shù)據(jù)規(guī)模，調(diào)整大規(guī)模圖例下的應(yīng)用。按照生物信息領(lǐng)域的基因模式進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)作用分析，獲取大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)內(nèi)容。通過(guò)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)交通、傳播、文獻(xiàn)、信息等關(guān)系的引入。通過(guò)MapReduce完成預(yù)期數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)操作下的數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中需要重點(diǎn)分析具體的幾方面內(nèi)容。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的圖形耦合性進(jìn)行計(jì)算及分析，依照數(shù)據(jù)圖預(yù)制計(jì)算的獨(dú)立關(guān)系，按照各個(gè)子圖之間的計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)。依照相似度、頻繁模式進(jìn)行挖掘，判斷全局特性下的數(shù)據(jù)分發(fā)情況。通過(guò)大量數(shù)據(jù)的傳輸，準(zhǔn)確的分析其分布計(jì)算的優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)規(guī)模大、算法次序多，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)執(zhí)行時(shí)間長(zhǎng)。在MapReduce大規(guī)模數(shù)據(jù)分析中，依照數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系，數(shù)據(jù)運(yùn)行算法、數(shù)據(jù)量、目標(biāo)值等進(jìn)行云平臺(tái)的計(jì)算分析。按照相關(guān)檢索、查詢效果，判斷相關(guān)圖數(shù)據(jù)的操作，明確實(shí)際MapReduce特點(diǎn)，獲取圖數(shù)據(jù)的處理技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘，對(duì)分子圖進(jìn)行分割操作，確定分子圖的計(jì)算模式，確保子圖之間的關(guān)系。

傳統(tǒng)圖算法主要以內(nèi)存算法為基礎(chǔ)，而MapReduce算法是利用大數(shù)據(jù)集成的云平臺(tái)設(shè)計(jì)模式，通過(guò)大規(guī)模的內(nèi)存數(shù)據(jù)挖掘，將MapReduce與之模型聯(lián)系結(jié)合起來(lái)，構(gòu)建MapReduce數(shù)據(jù)圖挖掘的索引模式，從而提升計(jì)算機(jī)的整體性能。索引中包含數(shù)據(jù)庫(kù)、樹形結(jié)構(gòu)、位圖、索引圖等。充分利用索引圖，分析具體的數(shù)據(jù)查詢效率，訪問(wèn)分析數(shù)據(jù)占有的原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)分析其規(guī)模，從中獲取有效的底層分布文件系統(tǒng)。

2MapReduce挖掘上的數(shù)據(jù)問(wèn)題

MapReduce在數(shù)據(jù)挖掘上，需要重視數(shù)據(jù)計(jì)算的替換操作。根據(jù)挖掘數(shù)據(jù)問(wèn)題進(jìn)行集中數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，判斷挖掘問(wèn)題下的數(shù)據(jù)集中過(guò)程。如果沒(méi)有索引，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多方面分析判斷。MapReduce中包含一定的缺陷性問(wèn)題，依照k-means算法，依照海量高維數(shù)據(jù)問(wèn)題，實(shí)施中心多疊加代算法分析，從中獲取直觀的批量數(shù)據(jù)處理操作。通過(guò)集合點(diǎn)的分析，判斷海量數(shù)據(jù)信息內(nèi)容，確?？梢越邮艿臄?shù)據(jù)集合點(diǎn)。

對(duì)于海量的數(shù)據(jù)，需要通過(guò)描繪數(shù)據(jù)，按照數(shù)據(jù)聚合的多類別進(jìn)行區(qū)分。依照數(shù)據(jù)集中分析，判斷K值標(biāo)準(zhǔn)中心意識(shí)表示，分析計(jì)算價(jià)值下的消耗資源比例關(guān)系。在MapReduce條件下，分析高維數(shù)據(jù)下的K值情況，減少不必要的數(shù)據(jù)分析。

二MapReduce數(shù)據(jù)模型

MapReduce數(shù)據(jù)通過(guò)多項(xiàng)疊加操作，分析數(shù)據(jù)的局限性。通過(guò)改變局部疊加模式，對(duì)數(shù)據(jù)局部性進(jìn)行多項(xiàng)重組，完成數(shù)據(jù)的綜合性應(yīng)用。

圖

MapReduce數(shù)據(jù)流程圖

1MapReduce數(shù)據(jù)疊加模式的適用分析

MapReduce疊加按照數(shù)據(jù)分片操作，通過(guò)Map函數(shù)，寫入磁盤，Reduce階段完成遠(yuǎn)程任務(wù)的數(shù)據(jù)讀取，完成數(shù)據(jù)文件的系統(tǒng)轉(zhuǎn)化。MapReduce文件具有備份保存特性，依照不同的階段，獲取磁盤數(shù)據(jù)信息，按照逐步降低系統(tǒng)性能操作的模式，加強(qiáng)可靠性應(yīng)用，從MapReduce中完成疊加編程操作。依照MapReduce作業(yè)操作，重復(fù)的對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行集中移動(dòng)操作，調(diào)整I/O數(shù)據(jù)操作結(jié)構(gòu)。

MapReduce框架分析中，針對(duì)疊加算法的數(shù)據(jù)分析操作，準(zhǔn)確的判斷需要改進(jìn)的思路和內(nèi)容。通過(guò)選擇疊加，對(duì)每一項(xiàng)MapReduce作業(yè)和任務(wù)進(jìn)行處理。依照作業(yè)任務(wù)的模式，分析逐步減少M(fèi)apReduce初始化、調(diào)度模式，提升計(jì)算的比率關(guān)系。按照節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)索引分析，逐步減少遠(yuǎn)程訪問(wèn)數(shù)據(jù)的比例，減少系統(tǒng)消息傳遞通信過(guò)程。通過(guò)緩存文件的分析，對(duì)循環(huán)的不變量進(jìn)行存儲(chǔ)，確定數(shù)據(jù)的存取過(guò)程。

2MapReduce的局部疊加模式

按照MapReduce疊加模式的復(fù)雜結(jié)構(gòu)情況，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行支撐操作，提出符合MapReduce的核心思路。充分挖掘數(shù)據(jù)圖的局部，對(duì)圖進(jìn)行分割技術(shù)操作。按照子圖的任務(wù)內(nèi)容，結(jié)合各個(gè)子圖的局部計(jì)算操作，分析函數(shù)下需要協(xié)調(diào)的全局算法。加強(qiáng)大數(shù)據(jù)之間的操作，逐步增加緩存、索引的支持分配。依照數(shù)據(jù)挖掘算法，對(duì)數(shù)據(jù)圖的挖掘核算進(jìn)行分析，調(diào)整數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以提供的索引。采用數(shù)據(jù)隨機(jī)存取的操作，實(shí)施多方面的緩存索引分配。調(diào)整相關(guān)產(chǎn)品的結(jié)合關(guān)系，按照相關(guān)的利用價(jià)值，判斷子圖單位下的局部計(jì)算過(guò)程，明確數(shù)據(jù)信息圖的銜接操作。通過(guò)數(shù)據(jù)的單元、單位分析，對(duì)子圖進(jìn)行支撐，明確數(shù)據(jù)讀取分析操作的標(biāo)準(zhǔn)。

充分考慮局部的計(jì)算，在MapReduce任務(wù)中，根據(jù)相關(guān)的內(nèi)部細(xì)節(jié)，對(duì)MapReduce任務(wù)及你想過(guò)直接的文件系統(tǒng)寫入，對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析，確定MapReduce所有適用符合局部疊加的計(jì)算模式要求。

充分考慮局部性分片技術(shù)，根據(jù)計(jì)算機(jī)信息的具體緩存標(biāo)準(zhǔn)要求，獲取信息節(jié)點(diǎn)。

通過(guò)矩陣頂端的權(quán)值向量分析，確定子圖處理單位。依照分圖的具體緩存策略，實(shí)施高效的運(yùn)算操作。

三MapReduce數(shù)據(jù)大規(guī)模高維數(shù)據(jù)的匯集

按照輸分析進(jìn)行匯集，依照相關(guān)數(shù)據(jù)集中區(qū)分，判斷數(shù)據(jù)對(duì)象。依照海量高維數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，調(diào)整數(shù)據(jù)對(duì)象的不同類型。按照維度進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)整，判斷平臺(tái)上的高維數(shù)據(jù)匯聚，采用準(zhǔn)確的信息系統(tǒng)規(guī)模分析，判斷匯聚數(shù)據(jù)的對(duì)象標(biāo)準(zhǔn)。

按照中心采樣確定分布，明確各個(gè)區(qū)分之間的匯集情況，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法，確定編程系統(tǒng)。采用有效的數(shù)據(jù)擴(kuò)展模式，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，調(diào)整數(shù)據(jù)分布的延展過(guò)程。通過(guò)云計(jì)算的高效挖掘，實(shí)施綜合數(shù)據(jù)的規(guī)?；瘧?yīng)用，獲取高可用性，結(jié)合MapReduce算法，重點(diǎn)分析數(shù)據(jù)的并行算法流程。

依照MapReduce模式，提出大數(shù)據(jù)的集成批量處理。依照MapReduce階段，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，確定大規(guī)模下的數(shù)據(jù)分割，結(jié)合各個(gè)部分進(jìn)行數(shù)據(jù)相關(guān)圖解，明確拓展的數(shù)據(jù)權(quán)值。按照標(biāo)準(zhǔn)值的索引，通過(guò)分析索引服務(wù)器的具體內(nèi)容，判斷相關(guān)重點(diǎn)，明確快速檢索的圖例算法。嘗試對(duì)數(shù)據(jù)的變化量、分割數(shù)據(jù)、傳輸數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，完善算法的改在和運(yùn)算過(guò)程。

結(jié)語(yǔ)

綜上所述，MapReduce大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的云平臺(tái)技術(shù)存儲(chǔ)，按照變化量、分割量調(diào)整數(shù)據(jù)的疊加匯集值，滿足當(dāng)下大數(shù)據(jù)規(guī)模綜合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)MapReduce大規(guī)模下數(shù)據(jù)的綜合模式拓展。