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小型Hadoop集群的數據分層調度處理算法分析

大小:0.78 MB 人氣: 2017-11-03 需要積分:0

  隨著全球進入互聯網時代,數據獲取技術的不斷發展帶來數據量不斷激增,數據的抓取調度成為關鍵信息有效采集的重點問題。與此同時,計算機受物理器件性能的限制,為了滿足數據處理的要求,MySQL數據庫面對的調度處理的要求也在逐漸提高,僅依靠CPU主頻的提升并不能快速的處理大數據帶來的壓力,快速有效的算法成為目前數據挖掘的主流。本研究致力于數據挖掘分層調度處理,抓取的目標為各數據集的維度特征信息,最終設計并實現一種白配置的Hadoop分布式數據調度算法。因此,為了完成數據集分層調度功能的設計與實現,本系統主要包括兩大基本模塊:數據集的分層模塊和調度模塊。采用凝聚層次聚類對數據集進行分層處理,結合小型Hadoop分布式系統實現數據集分層調度。

小型Hadoop集群的數據分層調度處理算法分析

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