本文探讨了基于云计算的海量数据挖掘技术，包括Google的云计算技术、分布式数据挖掘方法和并行数据挖掘算法。文章指出，云计算为海量数据处理提供了高效平台，但面临数据挖掘算法并行化和预处理等挑战。作者提出了基于Hadoop的并行数据挖掘工具Dodo，以解决现有工具的局限性，并讨论了数据挖掘云服务的特性和结构，强调了资源分配、任务调度和结果展示的重要性。
一 基于云计算的海量数据挖掘
2008年7 月，《Communications of the ACM》杂志发表了关于云计算的专辑，云计算因其清晰的商业模式而受到广泛关注，并得到工业和学术界的普遍认可。目前工业界推出的云计算平台有Amazon公司的EC2和S3，Google公司的Google Apps Engine, IBM公司的Blue Cloud，Microsoft公司的Windows Azure, Salesforce公司的Sales Force, VMware公司的vCloud，Apache软件开源组织的Hadoop等。在国内，IBM与无锡市共建了云计算中心，中石化集团成功应用IBM的云计算方案建立起一个企业云计算平台。阿里巴巴集团于2009年初在南京建立电子商务云计算中心。
严格的讲，云计算是一种新颖的商业计算模型，它可以将计算任务分布在大量互连的计算机上，使各种应用系统能够根据需要获取计算资源、存储资源和其他
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