22、数据挖掘与任务调度算法的研究与实践

数据挖掘与任务调度算法的研究与实践

1. BIDE - MR算法：并行挖掘频繁闭合序列

1.1 算法介绍

BIDE - MR是一种基于MapReduce的并行闭合序列模式挖掘算法，它充分利用了Apache Hadoop集群上的MapReduce范式。该算法在处理频繁闭合序列挖掘问题时，展现出了良好的并行化效率。

1.2 实验结果分析

实验中，对不同规模的测试数据进行了运行时间的测试，结果如下表所示：
| 记录数量 | 单数据节点运行时间（秒） | 2数据节点运行时间（秒） | 3数据节点运行时间（秒） | 4数据节点运行时间（秒） |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 100,000 | 129 | 82 | 71 | 65 |
| 500,000 | 584 | 356 | 291 | 270 |
| 1,000,000 | 735 | 438 | 342 | 305 |
| 1,500,000 | 1077 | 623 | 481 | 416 |
| 2,000,000 | 1398 | 773 | 598 | 516 |
| 2,500,000 | 1928 | 1036 | 741 | 632 |

从表格数据可以看出，随着参与的数据节点数量增加，BIDE - MR的运行速度明显加快。这表明该算法具有很好的可扩展性，尤其在处理大规模测试数据时表现更为突出。

1.3 算法优势总结

BIDE - MR算法是首个基于MapReduce的闭合模式挖掘问题解决方案，在实际