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基于云计算的分布式数据挖掘系统设计研究李艳红【摘要】在深入分析数据挖掘需求基础上,基于云计算环境,提出一个分布式数据挖掘系统设方案.通过充分考虑系统用户需求及数据挖掘特点,制定系统的总体架构,即:业务应用层、服务中间层、基础能力支持层,接着,提出各层实现细节,确保有效开展数据挖掘和分析工作.最后,对系统延迟性和吞吐量展开测试,测试结果表明,所设计系统平均查询延迟时间是2.43 s,表明延迟性、吞吐量均能达到实际要求,有利于提升数据挖掘工作的高效率、准确性.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2019(027)011【总页数】5页(P141-145)【关键词】云计算;分布式;数据挖掘系统;设计【作者】李艳红【作者单位】西安外事学院陕西西安710077【正文语种】中文【中图分类】TP311.14在传统模式下，信息技术运用模式主要是自给自足，在云计算中，主要是专业分工、协同配合。
此外，云计算能够根据用户的需求，进行动态配置和扩展，提供满足不同用户需求的服务。
在现代云计算、社交网络、移动通信互联网及数据自动收集技术不断发展过程中，数据量也呈爆发式的增长。
美国互联网数据中心通过研究表示，世界中所产生的数据大概呈着50%左右的速度增长，每隔两年翻一倍，且大部分数据都是最近几年所产生的，大数据时代已经到来[1]。
因此，云计算则成为未来海量数据处理的主要趋势。
在云计算背景下进行数据挖掘，并对数据信息特征提取和开采的技术受到更多人的重视。
基于此，本文提出依托云计算分布式数据挖掘系统的设计，并对所设计系统展开性能测试，得到较好的应用效果。
1 概述云计算服务模式云计算的服务模式具体划分如下，分别是平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、基础设施即服务（IaaS），如图1所示。
基础设施即服务是云服务供应商将硬件资源集中起来，根据用户需求提供基础设施服务，比如存储空间、网络组件、处理能力等。
基础设施即服务为云计算提供基础，需要组件大规模计算机集群。
基于Hadoop的数据挖掘技术在医疗领域中的应用研究随着信息技术的不断发展和普及，医疗领域也正逐渐接受和应用数据挖掘技术。
其中，基于Hadoop的大数据分析技术在医疗领域中的应用尤为突出。
本文将就Hadoop技术在医疗领域中的应用研究进行分析和探讨。
一、Hadoop技术简介Hadoop是一个Apache开源项目，是一个分布式计算平台，能够处理海量数据的存储和分析。
Hadoop平台分两个部分：Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
其中，HDFS 用于存储数据，MapReduce用于数据处理和分析。
Hadoop本身还提供了其他工具和组件，如HBase、ZooKeeper和YARN等，可以实现更为复杂的数据处理和分析任务。
Hadoop技术以其强大的并行计算和存储能力，成为大数据时代的重要工具之一。
二、医疗领域中的Hadoop应用目前，医疗领域中的应用重点在于基于Hadoop的数据挖掘技术。
通过挖掘海量的医疗数据，可以获得更为准确和全面的医疗信息，进而提高诊断、治疗和疾病预测的精确度。
1.垃圾邮件过滤医疗领域中，往往需要进行信息筛选和分类，以去除垃圾邮件和恶意信息。
利用Hadoop平台的MapReduce计算模型，可以进行高效的数据过滤，并对邮件数据进行分类和归档。
2.病患信息分析大规模医疗数据的分析是医疗领域中比较重要的工作之一。
通过Hadoop技术，可以对病患信息进行分类、聚类和关联规则挖掘等操作。
除此之外，医疗数据还可以被用于预测疾病的发生和流行趋势等方面。
3.医疗资源管理在医疗领域中，资源管理是非常重要的。
通过Hadoop技术，可以对医疗资源进行全面、客观和精准的管理。
例如医院的医生、护士、病床等资源的管理，可以通过Hadoop平台实现实时监测和数据分析，定期检查和更新资源，以实现更加高效和科学的资源配置。
4.药品排名与推荐医疗领域中，药品的排名和推荐是比较关键的，涉及广大病患的健康。
基于XML的Web分布式数据挖掘系统研究作者：魏爽来源：《电脑知识与技术》2013年第13期摘要：在目前很多网站都是基于HTML的，要对Web进行挖掘面临很多困难。
XML的出现给基于Web的数据挖掘带来便利。
利用XML和分布式数据挖掘技术将分布在世界各地的Web数据映射为结构化的数据，建立一个具有基本挖掘功能的分布式挖掘模型，并给出实现方案。
关键词：Web；数据挖掘；分布式；Agent中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）13-2964-03Internet出现以来，以其丰富的资源吸引了大量的用户。
随着计算机和网络技术的发展，Web服务越来受欢迎，Web页面的数量也在以惊人的速度增涨。
而蕴含在这些Web中的知识却没能得到充分的利用。
近年来，数据挖掘与Web的研究成为了两大研究课题，而两者的结合更是构成了一个新的课题，即Web数据挖掘研究。
Internet是一个开放性的全球分布式网络，Web分布在全世界的各个地方，且Web上的资源呈现出多样性、半结构化或非结构化等特点，这都给Web数据挖掘带来了一定的困难。
XML能够将不同来源的数据很容易结合在一起，提供易于使用的数据，为Web数据挖掘带来了新的契机。
结合Web的分布式特性及Web 数据的特点，提出一种基于XML的Web分布式数据挖掘模型。
1 Web数据挖掘技术1.1 Web数据挖掘概念数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们感兴趣的、潜在有用的信息和知识的过程[1，2]。
随着Internet的发展，越来越多的服务和信息通过Web的形式提供给使用者。
这使得Web数据挖掘日益受到重视。
相对在传统的数据库进行数据挖掘而言，Web上的数据挖掘难度较大，体现出以下几个特点：1）半结构化是Web上数据的最大特点。
2）Web上的每一个站点就是一个数据源，每个数据源都是异构的，因而每一站点之间的信息和组织都不一样，这就构成了一个巨大的异构数据库环境。
基于知识网格的分布式数据挖掘摘要：本文在讨论知识网格体系结构的基础上，还讨论了知识网格是如何用于支持分布式数据挖掘。
关键词：分布式数据挖掘；网格计算；网格服务； web服务资源框架中图分类号：tp393.01 文献标识码：a 文章编号：1006-3315(2011)3-172-001一、前言随着科学、工业、商业等领域的发展，出现了大量的tb级甚至pb级的大规模数据集，在这些数据集中包含了大量的对生活、生产、科学研究等具有决策性作用的有用信息，那么如何从这些海量数据中提取信息是人们面临的一个重大的问题。
显然，原先的集中式数据挖掘模式已无法满足人们的需求，这就需要探索出面向分布式数据挖掘的体系结构和工具。
二、知识网格知识网格代表了数据网格的发展，为网格中分布式数据挖掘和抽取提供了高级工具和技术。
知识网格是设计和实现分布式高性能知识发现应用环境的体系架构，用于执行网格中的数据挖掘，进行科学发现，发现有用的商业信息。
三、知识网格体系结构知识网格体系结构是在globus toolkits网格工具集和服务的基础上定义的。
在globus中，知识网格集成局部服务以提供全局服务。
知识网格体系结构保证了数据挖掘工具和底层的网格机制和数据网格服务兼容。
知识网格服务由两层构成：核心知识网格层和高级知识网格层。
1.核心知识网格层1.1知识目录服务(kds)。
该服务扩展了基本的globus元数据目录服务(mds)，负责维护知识网格中数据和工具的描述。
要维护从一个特定数据仓库中挖掘出来的数据是不切实际的，但是维护一个已发现知识的数据库是非常有用的。
这些信息被存放在知识仓库(kbr)中，但是描述它们的元数据仍由kds管理。
kds不仅可用于搜索和访问原始数据，也可以发现原先已发现的知识，以便在数据改变时比较给定挖掘计算的输出，或者以递增的方式应用数据挖掘工具。
1.2资源分配和执行管理服务(raems)。
该服务用于在执行方案和可用资源间查找最佳映射，以满足应用需求(如计算能力、存储能力、主存、数据库、网络带宽和延迟)和网格约束。
基于分布式计算的时空数据挖掘技术研究一、引言随着信息技术的发展，数据的产生和存储量不断增长，数据挖掘也成为了科技领域中的热门话题。
由于“时空数据”与传统的数据存在很大的差异，如存储方式、特征、时序性等，因此时空数据的挖掘技术也逐渐受到了广泛的重视。
本文将针对基于分布式计算的时空数据挖掘技术进行探讨和研究。
二、时空数据的特点1. 存储方式不同传统的数据是以表格的形式存储的，而时空数据常常采用三维、四维的空间坐标系进行存储。
这样，时空数据可以准确表达不同位置和时间的信息。
2. 特征不同时空数据具有时间维度和空间维度的特点，同时还存在时空相互影响，以及时空信息不确定性和动态变化等复杂特征，这就给时空数据的挖掘带来了难度。
3. 时序性强时空数据通常是随着时间的变化而不断更新的，因此具有很强的时序性和动态性。
这就使得时空数据挖掘要求具有及时处理能力，所以需要采用基于分布式计算的技术。
三、时空数据挖掘的相关工作1. 时空数据预处理由于时空数据具有复杂的特征和大量的维数，可以使用多种预处理技术对其进行处理。
例如在标准化、降维、特征选择、异常检测等方面进行预处理可以使得挖掘结果更加准确和可靠。
2. 时空数据聚类时空数据聚类是指根据时空数据的特征将其分为一定数量的簇，以便进行分析和挖掘。
在分布式计算技术中，可以采用K-means算法和DBSCAN算法进行聚类。
3. 时空数据分类进行时空数据分类可以帮助用户更好地理解数据，找到数据之间的关联。
在时间序列分类中，将时序数据分为多个离散事件是一种常见的分类方式。
此外，还可以使用支持向量机、决策树等机器学习算法进行分类。
4. 时空关联分析时空数据挖掘的关联分析研究相对较少，大多数都借鉴传统数据的关联分析方法。
时空数据的关联分析不仅需要考虑空间关系、时间关系、属性关系等因素，还应考虑时空因素之间的关联，因此需要考虑基于时空关联规则的分析方法。
四、采用分布式计算技术的时空数据挖掘系统分布式计算是指将一项任务分解成多个子任务，分配给不同的计算节点来完成，并将所有的结果合并起来形成最终结果。
基于数据库技术的数据挖掘方法研究数据挖掘是通过分析大量数据，发现其中的规律和关联性的过程。
随着数字时代的到来，数据挖掘变得越来越受到重视，它被广泛应用于商业、医疗、金融、交通、政府等方面，帮助人们更好地了解现实世界。
而基于数据库技术的数据挖掘方法更是其中重要的一种，本文将探讨这种方法的研究和应用。
数据库技术是数据挖掘不可缺少的组成部分，它是存储和管理数据的基础。
数据库技术包括了关系数据库、非关系数据库、分布式数据库、数据仓库、数据挖掘等，其中数据挖掘是最为重要的一环。
数据挖掘需要将大量复杂的数据转化为易于理解的模型，而数据库技术能够有效地支持数据的存储和处理，为数据挖掘提供了强有力的基础。
在数据挖掘领域，数据倾斜和维数灾难是两个常见的问题。
数据倾斜指的是数据中某些属性的取值占比较大，而其他属性却很少出现，这会造成训练模型时过拟合的情况。
维数灾难是指随着属性数量的增加，模型的复杂度也将极大地增加。
针对这些问题，基于数据库技术的数据挖掘方法提供了有效的解决方案。
一般来说，基于数据库技术的数据挖掘方法需要经历以下几个步骤：数据预处理，特征选择，算法选择，模型构建和模型评估。
首先是数据预处理。
在数据挖掘之前，需要先对数据进行清洗、归一化和缺失值处理等操作，以保证数据的正确性和完整性。
其次是特征选择。
在从大量数据中挖掘出有用信息时，有些数据特征会起到更加重要的作用，需要根据业务需求选取一些有代表性的特征，以降低算法的复杂度。
然后是算法选择。
不同的算法适用于不同的领域，需要根据业务需求选择最适合的算法。
在基于数据库技术的数据挖掘方法中，常用的算法有决策树、聚类、关联规则等。
接下来是模型构建。
在选定算法后，需要对数据进行建模，得到一个能够反映数据关系的模型。
模型的构建必须根据实际情况逐步迭代调整，以得到更好的效果。
最后是模型评估。
为了确保模型具有好的泛化能力，需要对模型进行评估和验证，以验证模型的准确性和可靠性。
