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文檔簡介
1、基于Hadoop的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的分析和設(shè)計【摘要】隨著科技的不斷進步,在物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等發(fā)展的推動下,數(shù)據(jù)發(fā)生了“大爆炸”,其規(guī)模呈幾何級上升,“開采”大數(shù)據(jù)(BigData)以挖掘其內(nèi)部蘊藏的“富礦”成為研究焦點。Hadoop是一個用于構(gòu)建云平臺的Apache開源項目,使用Hadoop框架有利于我們方便、快速的實現(xiàn)計算機集群。Hadoop的框架最核心的設(shè)計就是:HDFS(分布式文件系統(tǒng))和MapReduce。HDFS為海量
2、的數(shù)據(jù)提供了存儲,則MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計算。本文結(jié)合傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)提出了一個易擴展的高效的基于Hadoop的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)?!娟P(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘,Hadoop1引言1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述數(shù)據(jù)挖掘出現(xiàn)于20世紀80年代后期,90年代有了突飛猛進的發(fā)展,并在進入21世紀后繼續(xù)繁榮。隨著科技的不斷進步,在物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等發(fā)展的推動下,數(shù)據(jù)發(fā)生了“大爆炸”,其規(guī)模呈幾何級上升。如何將這些海量的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成人類
3、可理解的、有用的知識,從而指導(dǎo)我們的決策正成為目前面臨的重要的問題。如今,隨著云計算的出現(xiàn)和發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)迎來了新的機遇和挑戰(zhàn)。現(xiàn)在的基于云計算的并行數(shù)據(jù)挖掘與服務(wù)的模式。數(shù)據(jù)挖掘的算法可以分布在多個節(jié)點上,并且這些算法之間是并行的。在進行數(shù)據(jù)挖作。系統(tǒng)采用MVC三層架構(gòu)設(shè)計使結(jié)構(gòu)更加清晰,系統(tǒng)易于擴展。在底層,使用Hadoop來存儲、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)用底層的計算和存儲能力。在整個系統(tǒng)中,我們可以
4、使用HDFS來存儲文件和數(shù)據(jù)。HDFS具有很高的數(shù)據(jù)吞吐量,并且很好的實現(xiàn)了容錯機制。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)集提供存儲空間,對臨時文件進行存儲,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),同時輸出數(shù)據(jù)我們也保存在HDFS中。系統(tǒng)整體架構(gòu)如圖1所示。2.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型結(jié)合以上的基本設(shè)計思想以及典型的數(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
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