【摘要】云計(jì)算技術(shù)的出現(xiàn)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展帶來了新的機(jī)遇。云計(jì)算技術(shù)通過使存儲(chǔ)和計(jì)算能力均勻的分布到集群中的多個(gè)存儲(chǔ)和計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)超大數(shù)據(jù)集的巨大的存儲(chǔ)和計(jì)算能力。HADOOP是一個(gè)用于構(gòu)建云平臺(tái)的Apache開源項(xiàng)目。使用HADOOP框架有利于我們方便、快速的實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)集群。在HADOOP平臺(tái)上，采用了HDFS（分布式文件系統(tǒng)）來實(shí)現(xiàn)超大文件的存儲(chǔ)和容錯(cuò)，而使用了MapReduce的編程模式來進(jìn)行計(jì)算。

【關(guān)鍵詞】HADOOP；數(shù)據(jù)挖掘；平臺(tái)；分析；設(shè)計(jì)

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

作為一門快速發(fā)展的技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界和社會(huì)的廣泛關(guān)注。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)跨越多個(gè)學(xué)科，無論是數(shù)據(jù)庫技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別，還是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還是人工智能，數(shù)據(jù)挖掘都能從中吸取營(yíng)養(yǎng)，不斷發(fā)展。如今，隨著云計(jì)算的出現(xiàn)和發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)迎來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

1.數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展歷程與分類

數(shù)據(jù)挖掘由單個(gè)算法，單個(gè)系統(tǒng)到并行數(shù)據(jù)挖掘與服務(wù)的模式，經(jīng)歷了數(shù)據(jù)挖掘軟件開始和數(shù)據(jù)庫結(jié)合、多種數(shù)據(jù)類型融合、分布式挖掘等多個(gè)過程。到今天，數(shù)據(jù)挖掘軟件發(fā)展的歷程，可以說是進(jìn)入基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘。

由于數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)交叉學(xué)科領(lǐng)域，是在包括機(jī)器學(xué)習(xí)，模式識(shí)別等多個(gè)學(xué)科的基礎(chǔ)上發(fā)展而來。依賴于我們所用的數(shù)據(jù)挖掘方法，我們又可以使用其他學(xué)科的多種技術(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊或粗糙集合論、知識(shí)表示等。所以，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的研究，我們會(huì)期望出現(xiàn)大量的各種類型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。這樣，我們就需要對(duì)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)給出一個(gè)很清楚的分類。有了這種認(rèn)識(shí)，我們才可以幫助用戶根據(jù)其需求，確定最適合其需要的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

因此，數(shù)據(jù)挖掘的分類標(biāo)準(zhǔn)也必定會(huì)出現(xiàn)多樣化。我們可以根據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫類型分類，或是技術(shù)類型分類，也可以根據(jù)運(yùn)用的場(chǎng)景分類。但是大部分情況下，我們會(huì)根據(jù)挖掘產(chǎn)生的知識(shí)類型進(jìn)行分類，也即是根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的功能進(jìn)行分類。

2.數(shù)據(jù)挖掘流程

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程，表現(xiàn)形式為規(guī)則、概念、規(guī)律及模式等。數(shù)據(jù)挖掘主要由以下步驟組成：

①數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)

預(yù)處理階段主要為數(shù)據(jù)挖掘準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)。一般來講主要包括數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)集成。對(duì)于大量的數(shù)據(jù)，難免的存在著噪聲或不一致的數(shù)據(jù)。對(duì)于存在這些問題的數(shù)據(jù)源，我們必須進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理?，F(xiàn)在，數(shù)據(jù)挖掘面對(duì)的挖掘?qū)ο蟮姆N類越來越多。半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、web數(shù)據(jù)、來自云的數(shù)據(jù)等各種數(shù)據(jù)形式層出不窮。如何將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使用到這些不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是非常重要的步驟和技術(shù)。它對(duì)于挖掘結(jié)果有著重要的影響。

②數(shù)據(jù)挖掘

一旦對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作完成，數(shù)據(jù)挖掘工作就開始了。這是整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過程的基本步驟，也就是使用智能的方法來提取數(shù)據(jù)模式的過程。數(shù)據(jù)挖掘階段，根據(jù)挖掘任務(wù)的不同，我們會(huì)使用不同的技術(shù)和處理方法。常見的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)包括特征化、區(qū)分、分類、關(guān)聯(lián)分析、聚類等。這是數(shù)據(jù)挖掘過程中最重要的步驟。

③模式評(píng)估

當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘一旦完成，就會(huì)生成挖掘的結(jié)果——模式。然而，這些模式不是我們都感興趣的。實(shí)際上，對(duì)于給定的用戶，在可能產(chǎn)生的模式中，只存在一小部分是他感興趣的。如何表示我們對(duì)于模式的期望和興趣，現(xiàn)在存在一些模式興趣度的客觀度量，包括規(guī)則的支持度，置信度等。在模式評(píng)估階段，我們?nèi)グl(fā)現(xiàn)只對(duì)我們來說是感興趣的各種模式

④知識(shí)表示

對(duì)于用戶感興趣的模式，我們可以使用可視化和知識(shí)表示技術(shù)，以更直觀的，更易于理解的方式向用戶展現(xiàn)有意義的模式。這是與用戶的直接交互，更友好的表示方法可以使用戶更好的得到有意義的模式的全部?jī)?nèi)涵。這是數(shù)據(jù)挖掘過程中很重要的步驟，也是人們研究的一個(gè)重要方面。

二、典型數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)構(gòu)成

通過對(duì)數(shù)據(jù)挖掘過程有了一定的認(rèn)識(shí)，一個(gè)典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)主要由下面的部分構(gòu)成：

1.數(shù)據(jù)源：這可以是一個(gè)或一組數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、展開的表、或其它類型的信息庫，提供存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)源服務(wù)器：根據(jù)用戶的數(shù)據(jù)挖掘請(qǐng)求，數(shù)據(jù)源服務(wù)器負(fù)責(zé)提取相關(guān)數(shù)據(jù)。

3.預(yù)處理模塊：該模塊執(zhí)行數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成等操作，為數(shù)據(jù)挖掘過程準(zhǔn)備結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)。

4.知識(shí)庫：這是領(lǐng)域知識(shí)，用于指導(dǎo)搜索，或評(píng)估結(jié)果模式的興趣度。這種知識(shí)可能包括概念分層，用于將屬性或?qū)傩灾到M織成不同的抽象層。用戶確信方面的知識(shí)也可以包含在內(nèi)。可以使用這種知識(shí)，根據(jù)非期望性評(píng)估模式的興趣度。領(lǐng)域知識(shí)的其它例子有興趣度限制或閾值和元數(shù)據(jù)（例如，描述來自多個(gè)異種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)）。

5.數(shù)據(jù)挖掘引擎：這是數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)基本的部分，由一組功能模塊組成，用于特征、關(guān)聯(lián)、分類、聚類分析、演變和偏差分析。

6.模式評(píng)估模塊：該部分使用興趣度度量，并與挖掘模塊交互，以便將搜索聚焦在有趣的模式上，使用興趣度閾值過濾發(fā)現(xiàn)的模式。模式評(píng)估模塊可以與挖掘模塊集成在一起。

7.圖形用戶界面：該模塊在用戶和挖掘系統(tǒng)之間通訊，允許用戶與系統(tǒng)交互，指定數(shù)據(jù)挖掘查詢或任務(wù)，提供信息、幫助搜索聚焦，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的中間結(jié)果進(jìn)行探索式數(shù)據(jù)挖掘。此外，該成分還允許用戶瀏覽數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫模式或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，評(píng)估挖掘的模式，以不同的形式對(duì)模式可視化。

在這個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的基本系統(tǒng)中，模式評(píng)估模塊可以直接的嵌入到數(shù)據(jù)挖掘引擎中，以便指導(dǎo)挖掘引擎只產(chǎn)生用戶感興趣的模式。同時(shí)，預(yù)處理和用戶圖形界面是很重要的功能模塊，也是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)關(guān)注的新領(lǐng)域之一。

三、基于HADOOP的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)

通過對(duì)典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的分析和研究，我們可以利用HADOOP平臺(tái)集群巨大的存儲(chǔ)和計(jì)算能力，組建基于HADOOP的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

1.基本設(shè)計(jì)思想

在經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中，有的模塊不需要很大的計(jì)算量，而有的模塊需要非常大的計(jì)算量。充分利用HADOOP的集群特征，將數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中需要巨大計(jì)算能力的各個(gè)模塊的計(jì)算和存儲(chǔ)要求擴(kuò)展到HADOOP集群中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)上，利用集群的并行計(jì)算和存儲(chǔ)能力來進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘工作。我們可以采用分層的設(shè)計(jì)思想。在底層，使用HADOOP來存儲(chǔ)、分析和處理巨大的數(shù)據(jù)量，而在高層通過接口直接透明的調(diào)用底層的計(jì)算和存儲(chǔ)能力。其流程如下：

①存儲(chǔ)

在整個(gè)系統(tǒng)中，我們可以使用HDFS來存儲(chǔ)文件和數(shù)據(jù)。HDFS具有很高的數(shù)據(jù)吞吐量，并且很好的實(shí)現(xiàn)了容錯(cuò)機(jī)制。HDFS提供了多種訪問接口，包括API以及各種操作命令。使用HDFS，我們可以為原始的大數(shù)據(jù)集提供存儲(chǔ)空間，對(duì)臨時(shí)文件進(jìn)行存儲(chǔ)，為數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘過程提供輸入數(shù)據(jù)，同時(shí)輸出數(shù)據(jù)我們也保存在HDFS中。

②計(jì)算

在系統(tǒng)中，我們可以使用MapReduce將數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中具有大計(jì)算量特征的各個(gè)子模塊的計(jì)算任務(wù)發(fā)布到集群中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)以實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算。MapReduce具有很好的伸縮性和擴(kuò)展性，它屏蔽掉底層，通過提供編程接口使我們可以快速的實(shí)現(xiàn)各種算法的并行方式。實(shí)現(xiàn)過程中我們都需要緊緊結(jié)合HDFS。

2.系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型

如圖2所示，結(jié)合以上的基本設(shè)計(jì)思想以及典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)模型，采用分層的思想，自頂向下每層都透明的調(diào)用下層接口，最頂層為交互層，用于用戶和系統(tǒng)之間的交互。最底層為分布式計(jì)算層，使用HADOOP來實(shí)現(xiàn)文件分布式存儲(chǔ)和并行計(jì)算功能。使用分層，各層之間變得獨(dú)立，易于系統(tǒng)的擴(kuò)展。下面詳細(xì)介紹我們得到的基于HADOOP的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

①交互層

這一層主要提供系統(tǒng)和用戶之間的接口。通過提供具有良好表現(xiàn)形式的圖形界面，使得用戶可以登陸系統(tǒng)定制各種細(xì)粒度的業(yè)務(wù)，查看或者保存各種輸出結(jié)果。

②業(yè)務(wù)應(yīng)用層

這一層上提供了各種業(yè)務(wù)邏輯并實(shí)現(xiàn)了對(duì)各種業(yè)務(wù)流程的控制和調(diào)度。用戶提交的業(yè)務(wù)在這一層被處理，控制和調(diào)度。如：用戶在交互層提交的對(duì)特定數(shù)據(jù)完成分類挖掘的業(yè)務(wù)在在一層被處理。業(yè)務(wù)應(yīng)用層通過調(diào)用數(shù)據(jù)挖掘算法層的多個(gè)模塊來完成交互層提交的業(yè)務(wù)，并返回結(jié)果到交互層。業(yè)務(wù)應(yīng)用層還控制和調(diào)度著數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的各個(gè)模塊的執(zhí)行。

③數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)層

數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)層為業(yè)務(wù)應(yīng)用層提供數(shù)據(jù)挖掘階段業(yè)務(wù)流需要的各個(gè)模塊，并且具有較細(xì)的粒度。如數(shù)據(jù)預(yù)處理，模式評(píng)估，數(shù)據(jù)挖掘，結(jié)果展示等功能組件。這一層是整個(gè)系統(tǒng)的核心，在這一層，主要的任務(wù)在于實(shí)現(xiàn)各種任務(wù)過程中算法的并行化，并將任務(wù)提交到HADOOP分布計(jì)算層進(jìn)行運(yùn)算。并將結(jié)果返回給業(yè)務(wù)應(yīng)用層。

④分布式計(jì)算平臺(tái)層

這一層我們使用HADOOP框架來實(shí)現(xiàn)集群存儲(chǔ)、計(jì)算。HADOOP提供了分布式文件系統(tǒng)和并行的運(yùn)行模式，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了對(duì)分布式系統(tǒng)的管理。我們需要在此之上實(shí)現(xiàn)任務(wù)提交的server。

3.功能模塊

在這個(gè)系統(tǒng)中，每一層都包含了各自的功能模塊，以完成各層的任務(wù)。下面分別介紹各層具有的模塊以及相應(yīng)的功能。

①交互層具有的模塊包括：

用戶管理模塊：實(shí)現(xiàn)用戶身份的識(shí)別以及相應(yīng)權(quán)限的設(shè)置，同時(shí)也包括對(duì)用戶登陸或者注銷等常用的管理。

業(yè)務(wù)模塊：實(shí)現(xiàn)了細(xì)粒度的用戶業(yè)務(wù)需求的提交。用戶提交的各種業(yè)務(wù)通過業(yè)務(wù)模塊得到完成。

展示模塊：實(shí)現(xiàn)了用戶對(duì)業(yè)務(wù)結(jié)果的查看，分析和保存等功能。用來將系統(tǒng)的返回結(jié)果交付給用戶。

②業(yè)務(wù)應(yīng)用層具有的模塊包括：

業(yè)務(wù)響應(yīng)模塊：相應(yīng)上層的業(yè)務(wù)模塊，對(duì)完成業(yè)務(wù)所需的子業(yè)務(wù)進(jìn)行調(diào)用、管理，并通過調(diào)用底層模塊完成業(yè)務(wù)。

工作流模塊：對(duì)業(yè)務(wù)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控、管理?？蓪⒕唧w的信息參數(shù)返回給本層的業(yè)務(wù)響應(yīng)模塊。

③數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)包括的平臺(tái)：

數(shù)據(jù)加載模塊：將挖掘所需的數(shù)據(jù)進(jìn)行注冊(cè)并放入系統(tǒng)的HDFS文件系統(tǒng)。

結(jié)果存儲(chǔ)模塊：存放挖掘現(xiàn)在產(chǎn)生或者歷史產(chǎn)生的各種模式。也可以叫做知識(shí)庫。

模式評(píng)估模塊：對(duì)產(chǎn)生的模式進(jìn)行評(píng)估。此模塊也可以被并行數(shù)據(jù)挖掘模塊調(diào)用。

并行ETL模塊：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。輸入的數(shù)據(jù)來自于HDFS文件中，并將處理結(jié)果也放入HDFS中，為挖掘過程進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，提取，轉(zhuǎn)換和加載。

④分布式計(jì)算層：

HADOOP框架自身提供了HDFS，MapReduce運(yùn)行模式、運(yùn)算環(huán)境以及自動(dòng)管理。

四、小結(jié)

本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘流程并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了基于HADOOP的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的基本架構(gòu)。先對(duì)典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)做了分析和介紹，隨后詳細(xì)分析了基于HADOOP數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的需求，最后給出了系統(tǒng)的模型并簡(jiǎn)要介紹了各個(gè)功能模塊。

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作者簡(jiǎn)介：羅剛（1981—），男，湖北武漢人，碩士，現(xiàn)供職于空軍預(yù)警學(xué)院監(jiān)控系統(tǒng)工程研究所，研究方向：計(jì)算機(jī)應(yīng)用。