基于Spark的動態(tài)聚類算法研究
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針對數(shù)據(jù)流的聚類算法，近年來取得了有效的進展，出現(xiàn)了許多卓有成效的算法。隨著信息采集技術(shù)的進步，需要處理的數(shù)據(jù)量越來越大，需要研究針對數(shù)據(jù)流的并行聚類算法。本文基于串行的數(shù)據(jù)流聚類算法D-Stream作出并行化改進，用通用的大數(shù)據(jù)處理框架Spark設(shè)計了一個基于分布式架構(gòu)運行的動態(tài)數(shù)據(jù)聚類算法PDStream。實驗結(jié)果表明，該算法具有更高的效率和良好的擴展性，能夠?qū)崿F(xiàn)分布式架構(gòu)下的流數(shù)據(jù)動態(tài)聚類。
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