陳志雄

摘要：在社會經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的情況下，網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的更新速度越來越快，如今，促進(jìn)了大數(shù)據(jù)時代的進(jìn)一步發(fā)展，而Hadoop作為分布式系統(tǒng)的代表，也成為大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的重要組成部分之一。分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的主要任務(wù)是利用Hadoop搭建分布式集群環(huán)境，然后在該環(huán)境上部署相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，前提是要對分布式文件系統(tǒng)HDFS和MapReduce的并行編程模式原理進(jìn)行深入的分析研究，同時選擇運(yùn)用K-means聚類算法，使Hadoop平臺的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的任務(wù)具有良好的發(fā)展效率，同時也能顯示其計(jì)算能力的擴(kuò)展性能。下面就Hadoop平臺的分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)進(jìn)行深入的分析探討，進(jìn)而促進(jìn)信息數(shù)據(jù)系統(tǒng)的進(jìn)一步發(fā)展。

關(guān)鍵詞：Hadoop平臺；數(shù)據(jù)挖掘；系統(tǒng)設(shè)計(jì)；K-means

中圖分類號：TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）01-0179-01

1 數(shù)據(jù)挖掘的簡單概述

Hadoop是一個分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，它實(shí)現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)，具有極高的容錯性，在因特網(wǎng)上是最受歡迎的搜索關(guān)鍵字的內(nèi)容分類工具，能夠解決許多具有伸縮性的問題，能提高文件搜索效率[1]。而數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)是在Hadoop平臺建立的，因此，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的發(fā)展與Hadoop平臺緊密結(jié)合。數(shù)據(jù)挖掘主要是在大量數(shù)據(jù)中尋找有價值的信息技術(shù)，主要由以下三個階段組成，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，需要對大量的信息進(jìn)行清理，并對數(shù)據(jù)整合，同時還對數(shù)據(jù)格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換；數(shù)據(jù)挖掘階段，根據(jù)相應(yīng)的智能算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后形成一定的數(shù)據(jù)模式；結(jié)果評估階段，主要根據(jù)挖掘出的數(shù)據(jù)模式的運(yùn)行效果進(jìn)行評判，對沒有任何效果的評估模式全部排除。

2 數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)與具體計(jì)算方法

2.1 數(shù)據(jù)挖掘基本任務(wù)分析

數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是由大數(shù)據(jù)發(fā)展的方向決定的，同時為數(shù)據(jù)挖掘工作提供了方向，由于數(shù)據(jù)挖掘以尋找數(shù)據(jù)模式為主，并且數(shù)據(jù)模式也是隨著數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域不同而發(fā)生變化，因此，在數(shù)據(jù)挖掘期間，其任務(wù)主要分為描述性挖掘和預(yù)測性挖掘兩種。描述性挖掘任務(wù)主要根據(jù)數(shù)據(jù)的一般特征，對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行概括、總結(jié)，然后尋找數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和類型，最終形成固定的數(shù)據(jù)模式；對于預(yù)測性挖掘主要根據(jù)接觸的數(shù)據(jù)做出相應(yīng)的判斷，并加入與之相對應(yīng)的新的數(shù)據(jù)的模式[2]。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘的具體計(jì)算方法

數(shù)據(jù)聚類算法是對數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分合并同類項(xiàng)計(jì)算，也就是將數(shù)據(jù)項(xiàng)劃分為多層次的子集，對具有相似特性的數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行歸類，然后對同一個子集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，該計(jì)算方法主要根據(jù)數(shù)據(jù)自身的特性來劃分。具體如下所示：

在數(shù)據(jù)庫B中，所有數(shù)據(jù)的集合為未知數(shù)X={X1，X2，X3……Xn}，而在許多的X中有一部分具有相似性，因而Xi（i=1，2，3……n）。其中對于一個整體集合X，被許多具有相似的X組合分割成m個子集，出現(xiàn)了許多的C1，C2，C3……Cn。同時每一個子集還要滿足一定的條件：①每一個子集不能為零；②所有的子集整合后必須恰好等于集合X；③每一個子集不能有共同交集；④i必須不等于零。

聚類法是數(shù)據(jù)挖掘算法的重要組成部分，而K-m eans算法是最常用的最基本的聚類算法。主要根據(jù)空間中K個中心點(diǎn)對相對應(yīng)的數(shù)據(jù)對象進(jìn)行聚類，當(dāng)然這個點(diǎn)不是固定不變的，而是設(shè)定一個或幾個點(diǎn)后進(jìn)行逐一的變換更新，在不斷更新分配數(shù)據(jù)時，就能尋找到符合條件的聚類結(jié)果[3]。經(jīng)過長期的更新分配之后，根據(jù)數(shù)據(jù)聚類的規(guī)律總結(jié)數(shù)據(jù)模式，然后將這一模式作為數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的固定函數(shù)模式，在以后的數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算中只需要代入相關(guān)的數(shù)據(jù)就可以快速獲取結(jié)果。

如上述的函數(shù)式，在數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算中，需要對Ck固定，就可以選擇出最優(yōu)的Xk；對Xk固定后，就能選擇最優(yōu)的Ck，他們選擇的結(jié)果都是花費(fèi)代價最小的時候。采用K-means計(jì)算法可以獲得一個最優(yōu)解的值，這個值會使得挖掘的數(shù)據(jù)接近最優(yōu)，并且在數(shù)據(jù)挖掘中的優(yōu)勢非常的顯著。

3 結(jié)語

Hadoop是一個能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件平臺，具有極高的可靠性和高效性，因而在數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面能夠提供很好的幫助，尤其在數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算方法方面，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)模式建立比較固定優(yōu)越的計(jì)算模式。

參考文獻(xiàn)

[1]郭建偉，李瑛，杜麗萍，趙桂芬，蔣繼婭.基于hadoop平臺的分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)研究[J].中國科技信息，2013，13：81-83.

[2]羅剛.基于HADOOP的數(shù)據(jù)挖掘平臺分析與設(shè)計(jì)[J].電子世界，2013，18：16-17.

[3]樊龍，萬定生，顧昕辰.基于Hadoop云平臺的水利普查數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2014，05：831-834+875.