摘要： 本文基于Hadoop平台对K-Means算法进行分布式优化，解决了传统单机处理大数据时面临的内存溢出、计算效率低等问题。通过HDFS存储和MapReduce并行计算框架，实现了K-Means算法的集群化改造。实验结果表明：在9节点集群上处理8.2GB数据时，相比单机性能提升71%，验证了分布式方案的有效性。研究证实Hadoop能显著提升大数据聚类的处理能力，为海量数据挖掘提供了可行方案。

技术落地：基于 Hadoop 生态实现 “日志采集→数据处理→可视化” 全流程自动化，支持 TB 级数据处理，实时计算延迟＜5 秒，离线查询延迟＜4 秒，满足广告公司核心业务需求；业务价值：上线后，广告投放策略优化效率提升 60%（如通过地域分析将美妆广告预算向 “一线城市” 倾斜，CTR 提升 15%），作弊流量识别率达 90%（避免广告主每月浪费约 10 万元无效点击费用）；可扩展性。

本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue+MySQL的分布式健康管理系统，旨在解决传统健康管理方式存在的三大痛点：数据孤岛、专业指导缺乏和用户参与度低。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot实现RESTful API，前端采用Vue.js+ElementUI，数据库选用MySQL8.0，并引入Redis缓存和消息队列提升性能。系统核心功能包括健康数据记录、智能分析和个性化建议，通过角色权限划分（管理员和普通用户）和9张核心数据表实现健康管理全流程。文章详细展示了健康数据分析的后端代码实现