hadoop在数据挖掘方面架构设计

最新推荐文章于 2025-06-21 11:10:38 发布
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#hadoophadoop-bihadoo #数据挖掘 #大数据 #商业智能 #存储

作者分享了一年多来在大数据领域的研究经验，特别是在存储和分析方面的工作。遗憾的是，在商业智能项目的推进上遇到了瓶颈，期待同行们的建议和支持。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本人不才研究大数据一年有余，做了一些关于存储和分析方面的项目。然而对于商业智能这一块，有设计思路单苦于个人能力和身边资源有限，此项目迟迟没有开展。今天偶然看到设计图片，不仅心寒，再次共享，希望大家多多交流指点，不周之处多多留言！


hadoop 之Mahout 数据挖掘
FREEDOM
02-13 1841
Mahout 仅提供一些java的算法包，通过Mahout执行这些算法包，并把hdfs上的文件作为输入可以在hadoop上做分布式计算 提供的常用算法 Mahout 提供了常用算法的程序库，可以基于分布式做数据挖掘. 常见算法 回归算法：用于预测(日期交易量预测等等)。 比如身高和体重作为x,y坐标，给出一组人的身高体重，形成作为图上的一个个点(学习集), 计算出一条直线或者...
基于Hadoop高效的数据挖掘框架
11-07
利用持久化方法（JPA），解决了Hadoop的子任务无法共享数据的问题，提出了一个hadoop上的数据挖掘框架，可以完成树型结构。具体实现了DBtree。 下面是ris格式的引文，存盘后，可为endnote等文献管理软件导入。 TY - CONF JO - Computer and Information Technology, International Conference on TI - An Efficient Data Mining Framework on Hadoop using Java Persistence API SN - 978-0-7695-4108-2 SP - 203 EP - 209 A1 - Yang Lai A2 - Shi ZhongZhi PY - 2010/06/29 KW - Data Mining KW - Distributed applications KW - JPA KW - ORM KW - Distributed file systems KW - Cloud computing VL - 0 JA - Computer and Information Technology, International Conference on UR - http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/CIT.2010.71 ER -
大数据挖掘平台的架构设计.pdf
07-14
大数据挖掘平台的架构设计.pdf
Hadoop和Spark大数据挖掘与实战
最新发布
weixin_40982818的博客
06-21 43
本篇博客深入探讨了数据分析与挖掘的核心技术，涵盖了大数据分析流程、数据挖掘算法和特征工程的实际应用。通过具体案例，详细解析了数据挖掘算法如何从复杂的数据中提取有价值的洞察，特征工程如何优化数据特征以提升模型性能，以及大数据分析如何高效处理海量数据，揭示其中潜在的趋势和模式。
InfoSphere Warehouse 数据挖掘与 Cognos 集成架构概述（一）
数控小J 对大数据的探索与见解
08-03 935
数据挖掘为从大量数据中提取出有用的信息提供先进的分析技术。本系列的文章谈到了将 InfoSphere Warehouse 数据挖掘与 IBM Cognos报告相结合的总体架构和商业机遇。这种集成使公司中的不同人员可以利用数据挖掘的结果。本系列的第 1 篇文章介绍基本的集成架构，并提供一个简短的技术案例研究，使您基本了解如何完成这种集成。
大数据环境下基于Hadoop框架的数据挖掘算法的研究与实现 (1).pdf
07-14
大数据环境下基于Hadoop框架的数据挖掘算法的研究与实现 (1).pdf
数据挖掘基础知识——技术、架构、发展
04-07
数据挖掘作为一个新兴的多学科交叉应用领域，正在各行各业的决策支持活动扮演着越来越重要的角色。本书将介绍数据挖掘与数据库知识发现的基本知识，以及从大量有噪声、不完整、甚至是不一致数据集合中，挖掘出有意义的模式知识所涉及的概念与技术方法。 本文将从数据管理技术演化角度，介绍数据挖掘的由来。以及数据挖掘的作用和意义。同时还将介绍数据挖掘系统的结构、数据挖掘所获得的知识种类，以及数 据挖掘系统的分类。最后还简要介绍了当前数据挖掘领域尚存在的一些热点问题。
基于HADOOP的数据挖掘平台分析与设计.pdf
07-14
以下从数据挖掘的概念、发展历程、分类、流程以及典型数据挖掘系统构成五个方面详细阐述Hadoop平台数据挖掘分析与设计的相关知识点。 一、数据挖掘技术概述 数据挖掘是一门多学科交叉的技术，包括数据库技术、机器...
Hadoop平台数据挖掘技术研究.pdf
07-14
在具体实现Hadoop平台数据挖掘系统时，需要考虑以下几个方面： - 用户需求分析：收集并分析用户的实际需求，作为开发的指导方向。 - 层次化设计：采用分层的设计思维，确保各个层次独立工作，并通过接口调用实现数据...
Hadoop在数据挖掘中的应用研究.pdf
07-14
为了更深入理解Hadoop在数据挖掘中的应用，文章还设计了基于Hadoop的数据分析系统。该系统在Hadoop集群的多台机器之间安全、稳定地存储和分布大数据集，并利用MapReduce模型高效地计算数据，从而完成数据挖掘任务。 ...
基于HADOOP的数据挖掘平台分析与设计.docx
07-07
三、基于HADOOP的数据挖掘平台架构 一个基于HADOOP的数据挖掘平台通常包含以下组件： 1. 数据采集：通过各种数据源（如日志、传感器、社交媒体等）收集原始数据。 2. 数据清洗与预处理：对收集的数据进行清洗，...
海量高效数据索引·hadoop·JPA·data mining
11-07
利用JPA做“公共黑板”，解决了数据挖掘中hadoop的子任务无法共享数据的问题，提出了树型结构的高效算法。具体实现了kdtree的hadoop版本。 代码可以在http://svn.javaforge.com/svn/hadoopjpa/HadoopDataMining check out. 需要先注册；如果不能成功，换小写地址。 下面是ris格式的引文，存盘后可为endnote等文献管理软件导入。 TY - CHAP AU - Lai, Yang AU - ZhongZhi, Shi A2 - Shi, Zhongzhi A2 - Vadera, Sunil A2 - Aamodt, Agnar A2 - Leake, David T1 - An Efficient Data Indexing Approach on Hadoop Using Java Persistence API T2 - Intelligent Information Processing V T3 - IFIP Advances in Information and Communication Technology PY - 2010 PB - Springer Boston SN - SP - 213 EP - 224 VL - 340 UR - http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-16327-2_27 DO - 10.1007/978-3-642-16327-2_27 AB - Data indexing is common in data mining when working with high-dimensional, large-scale data sets. Hadoop, a cloud computing project using the MapReduce framework in Java, has become of significant interest in distributed data mining. To resolve problems of globalization, random-write and duration in Hadoop, a data indexing approach on Hadoop using the Java Persistence API (JPA) is elaborated in the implementation of a KD-tree algorithm on Hadoop. An improved intersection algorithm for distributed data indexing on Hadoop is proposed, it performs O(M+logN), and is suitable for occasions of multiple intersections. We compare the data indexing algorithm on open dataset and synthetic dataset in a modest cloud environment. The results show the algorithms are feasible in large-scale data mining. ER -
数据挖掘--Hadoop 日记
qing101hua的专栏
10-19 666
Hadoop
系统架构设计笔记（13）—— 数据挖掘
读万卷书，行万里路
04-04 1392
随着数据库技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入 、 查询 、 统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了 “ 数据爆炸但知识贫乏 ” 的现象。 1 数据...
数据挖掘，Hadoop，深度学习
m0_67995579的博客
06-22 977
数据挖掘是大量的，不完全的，有噪声的，模糊的，随机的实际应用数据中提取，隐含在其中的人们实现不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。 数据源必须是真实的，海量的，含噪声的。 数据挖掘的研究重点逐渐从发现方向转向系统应用，注重多种发现策略和技术的集成以及学科之间的相互渗透。 备份v1.0 , v1.1 , v2.0 数据挖掘本质上是一种深层次的数据分析方法。 鱼骨图 Hadoop实现了一个分布式文件系统，框架最核心的设计是HDFS, MapReduce Map在处理数据序列的过程中指处理..
Hadoop生态系统中的数据挖掘与分析：基于SQL的支持
AI架构师小马
09-23 434
Hive 支持自定义函数，用户可以编写 Java 函数，将函数注册到 Hive 中，然后就可以像调用系统函数一样调用自定义函数。
基于Hadoop架构的可视化大数据挖掘建模平台
web13116256725的博客
08-28 1475
大数据挖掘建模平台（ 简称HB）是一套可定制的基于Hadoop架构的可视化数据挖掘建模平台，通过企业数据挖掘应用工具化的模式，使数据应用开发的速度更快，成本更低，让企业数据挖掘应用更简单。另外TipDM-HB还提供了多种模型效果的评估技术和思路（例如收益图表、投资回报图表、利润图表、响应图表及各类表格等）来检验模型的效果，从而使用户可以选择最稳定、高效的模型进行发布。由于架构在云计算平台之上，因此TipDM-HB克服了传统工具的问题，能够处理TB级的海量数据挖掘，具备了双向扩展、高容错性、易于部署等特点。.
基于大数据的数据挖掘、数据中台、数据安全架构设计方案
weixin_44094929的博客
05-31 649
2. 数据加工与服务：提供数据加工能力，如数据清洗、转换、聚合等，以满足不同业务场景对数据的需求。2. 算法选择与优化：根据业务需求和数据特点，选择合适的数据挖掘算法，如关联分析、聚类分析、分类分析等，并进行参数优化和模型调整，以提高挖掘结果的准确性和可靠性。1. 数据采集与整合：收集来自不同渠道的数据，包括结构化数据和非结构化数据，进行清洗、整合和标准化处理，为数据挖掘提供高质量的数据源。数据挖掘是大数据应用的核心环节，通过对海量数据进行深度分析和挖掘，发现数据中的潜在价值，为企业决策提供支持。
基于Hadoop的Web数据挖掘系统设计与实现
3. 基于Hadoop平台的Web数据挖掘系统设计 - 数据收集与预处理流程 - 数据存储方案，例如如何高效地将Web数据存储于HDFS中 - 大规模数据处理的并行算法和策略 - 数据挖掘模型的构建和优化 - 结果的可视化与分析 ...
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