基于云计算的分布式数据挖掘平台架构.
第26卷第5期 2011年lO月
北京信息科技大学学报
Journal of Beijing Information Science and Technology University
V01.26No.5 Oct.2011
文章编号:1674—6864(201105—0019—06
基于云计算的分布式数据挖掘平台架构
王小妮l’2,高学东2,倪晓明1
(1.北京信息科技大学理学院.北京100192;2.北京科技大学经济管理学院,北京100083
摘 要:针对互联网上数量众多的网站带宽资源长期浪费或突发资源短缺、响应时间 长、服务器宕机、网站受到黑客攻击等问题,提出了基于“云”的分布式web安全系统及基于云计算 的分布式数据挖掘平台架构,并在此基础上提出了一种新型的分布式数据挖掘模式,利用云计算 技术,可以方便地通过网络获取强大的计算能力和存储能力,将消耗大量资源的复杂计算通过网 络路由优化和资源约束自适应策略分布到多节点上进行,然后通过组合不同数据站点上的局部数 据模型,最终得到全局数据模型。
关键词:云计算;数据挖掘;分布式
中图分类号:TP 399文献标志码:A
Architecture of distributed data mining platform based on cloud computing WANG
Xiao—nil 2,GAO Xue—don92,NI Xiao-min91
(1.School of Applied Science,Beijing Information Science and Technology
University,Beijing 100192,China; 2.School of Economic and Management,University of Science and Technology
Beijing。Beijing 100083,China
Abstract:In order to solve the problems with many sites on the Internet including
long-term waste of bandwidth or unexpected shortage of resources,long response
times,server downtime and hacker’S attacks a cloud—based distributed web security
system and the architecture of distributed data mining platform based on cloud computing
are put forward.A new distributed data mining model is then proposed.By cloud
computing technology,computing power,and storage capacity can be obtained easily
through networkand,and complex calculation consuming large amount of resources is
distributed to multi-
node through the network routing
optimization
and self-adaptive strategy.Finally,through a combination of local data model on
different sites,the global data model is obtained.
Key words:cloud computing platform;data mining;distributed
O 引言
随着物联网和无线互联网的飞速发展,传统的 IT信息管理系统和计算资源就显得越来越捉襟见 肘,需要资源更加强大,灵活性、安全性更高,易于部 署而且价格便宜的IT支持,这正是云计算…。云计 算恰恰满足了这些需求,恰逢其时地出现了。云计 算通常的定义是:云计算是一种商业计算模型,它将 计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各 种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和 各种软件服务。从这个定义上讲,可把云计算看成 是存储云与计算云的有机结合。存储云对第三方用 户公开存储接口,用户通过这个接口可以把数据存 储到云。计算云通过并行计算和虚拟化技术给用户 提供计算力心J。云计算的出现,给各个行业带来了 巨大的发展机遇。而当大家正在讨论各个应用领域 如何向首先应用云计算的互联网行业学习云计算部 署的时候,互联网行业有可能再一次走到云计算应 用的前沿。
目前,用户访问的网站大多采用网站托管方式。 一个典型的网站用户购买一台服务器,托管在一家 IDC(Intemet Data Center,互联网数据中心,然后根 据用户的增长情况购买相应的带宽资源。网络托管 流程如图1所示。
收稿日期:2011-09—13
基金项目:北京市教委科技发展计划面上项目(KM201110772018
作者简介:王小妮(1977一。女,山东威海人,讲师。博士研究生,主要从事信息系统安全技术、嵌入式系统研究。 万方数据
北京信息科技大学学报 第26卷
用户访问
Jr
网址
上
DNS域名解析
Jr
IP地址
上
服务器
图1网络托管流程 一个典型的IDC可托管几千个上述的典型网 站。IDC为网站提供机房、带宽、管理维护众多的公 司,是为互联网提供部分或者全部服务的载体,它的 发展促成了互联网行业的整体性发展。国内的IDC 一般分为3类:一类是运营商级别的,如网通、电信, 以及最近的移动;一类是大型的商业IDC;还有一类 是数量众多的小型商业IDC。由于IDC的商业模式 是以出售机柜和带宽为主,所以,在这种情况下,每 个网站用户都会面l临如下许多问题:
1多数情况下,购买的带宽都处于空闲状态, 或者是不饱和状态,造成了资源的浪费;
2在资源浪费的同时,少数情况下还表现出资 源短缺,比如突发流量。互联网网络活动的不确定 性,使得这种突发流量的情况普遍出现;
3随着网站服务用户数量的增加,用户的体验 (响应时间明显下降;
4一些常规的不可靠、不可用的问题,如服务 器宕机、网站受到黑客攻击等。
文献[3]提到一种基于云计算架构的分布式数 据挖掘,该框架能有效解决物联网分布式数据挖掘 中所遇到的问题。但针对上述网站受到黑客攻击等 情况没有相应的解决方案。为了解决以上问题,应 用云计算平台的新一代互联网平台应运而生,并为 广大的网站用户带来革命性的变化。
1云计算平台架构
云计算首要的任务当然是为企业提供所需要的 rr基础设施,但是难能可贵的是,一些超前的IT厂 商适应了时代发展,推出了基于云计算平台的安全、 ERP等云服务,如图2所示。近年来,云计算已经成 为一个泛概念,它几乎包含了rI'产业的各个方面。 目前被公众普遍接受的云计算定义是:并行计算、分 布式计算和网格计算的发展及商业化实现。它是虚 拟化、效用计算、基础设施即服务(IaaS、平台即服 务(PaaS、软件即服务(SaaS等概念经过各支持厂 商和机构混合演进并跃升的结果。
图2电子商务技术支撑原理图 云计算的特点是:超大规模、虚拟化、高可靠性、 通用性、高可扩展性、按需服务以及极其廉价。 Google云计算已经拥有100多万台服务器;云计算 支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务; “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换 等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使用 本地计算机更可靠;云计算不针对特定的应用,在 “云”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个 “云”可以同时支撑不同的应用运行;“云”的规模可 以动态伸缩,满足应用和用户规模增长的需要; “云”是一个庞大的资源池,所有用户按需购买; “云”可以像自来水、电、煤气那样计费;由于“云”的 特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成。 “云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日 益高昂的数据中心管理成本,“云”的通用性使资源 的利用率较之传统系统大幅提升,因此用户可以充 分享受“云”的低成本优势,只要花费几百美元、在 几天时间内就能完成以前需要数万美元、数月时间
万方数据
第5期 td,妮等:基于云计算的分布式数据挖掘平台架构 2l
才能完成的任务。图3所示为一个“云”的分布式
web安全系统,它由很多子系统和相关开源软件组
合而成。
图3云计算平台架构
2分布式数据挖掘平台架构
一种新型的云计算互联网平台能够从云计算的 2个参与主体(一个是云,一个是端来彻底改变原 来的架构,为互联网网站和网站访问者带来更多的 价值,如图4所示。
2.1内容分发网络实现云计算的技术流派 内容分发网络(content delivery network,CDN 尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳 定性的瓶颈和环节,把核心内容“分发”到互联网的 核心节点,使内容传输更快、更稳定。从商业模式上 讲,CDN可以简单理解为带宽和机柜等资源的批发 转零售过程。换句话说,大型用户为了分散性能压 力瓶颈而在互联网多数节点添置新资源的动作外包 给了CDN厂商,后者从各地IDC以优惠价格批发了 资源,然后以零售价格出售给前者,从而发挥了规模 效益。事实上也发挥了减少性能瓶颈,提高分发内 容安全和稳定性的功效。
图4基于云计算的分布式数据挖掘平台架构
2.2DINS网关级的超级代理
新型云计算互联网平台通过DNS的智能切换 来实现对众多网站进行的代理。通过这样一个超级 代理,可以从目前普遍采用的cs(client—server结构 的两端分别采取智能手段,达到更快速、更智能、更 优化的新一代基于云计算的互联网应用平台。DNS 服务器集群采用云计算的方式构建。
2.3网站访问日志分析
各网站都会对访问进行日志记录,一条标准的 日志如下:
“119.191.183.}一一l 02/Sep/2011:09:32:
3l+0800]”GET/bbs/DV_getcode.aspHTYP/1.1”
4041308”/bbs/reg.asp? action=apply””MoziUa/4.0f
compatible;MSIE 6.0;Windows NT 5.1;SVI””一””一” 121.101.214.10180”
对应的格式内容为:“源地址一访问时间一访 问方式一访问网址一返回类型一浏览器类型一操作 系统一目的地址”。
把所有网站和用户的访问日志加人数据仓库, 对其进行数据挖掘,根据结果来决定网站的新部署 或者内容分发的方式;从用户端,根据详细的用户行 为,定制特定的查询和反馈模式,从而达到更加优化 的效果。
云计算及其在数据挖掘上的应用研究
ｆＳＳＮ １００９—３０４４ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术
Ｖｏ１．６，Ｎｏ．２２，Ａｕｇｕｓｔ ２０１０，ＰＰ．６２７２—６２７４ Ｅ－ｍａｉｈ ｘｓｊｌ＠ｃｅｃｃ．ｎｅｔ．Ｃ１３ ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｎｚｓ．ｎｅｔ．ｅｎ
Ｔｅ１：＋８６—５５１－５６９０９６３ ５６９０９６４
云计算及其在数据挖掘上的应用研究
蔡兴旺．段梦博
（兰州交通大学电信学院，甘肃兰州７３００７０）
摘要：云计算是一种新兴的共享基础架构的方法，它以公开的标准和服务为基础，以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存
储和网络计算服务。该种计算由统一的计算机群完成，相比网格计算效率更高，动态处理能力更强。将云计算应用到数据挖掘中，可
以为越来越多的海量Ｗｅｂ数据挖掘提供解决方案
关键词：云计算；数据挖掘：Ｗｅｂ数据挖掘
中图分类号：ＴＰ３１１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００９—３０４４（２０１０）２２—６２７２—０３
云计算技术的出现是并行计算技术、软件技术、网络技术发展的必然结果。云计算在商业和科研领域的应用价值得到了包括
ＩＢＭ、Ｇｏｏｇｌｅ等公司的重视，其未来将像工业革命一样引领着社会的发展。目前，云计算的研究与应用尚处于初级阶段，云计算实现
商业价值指日可待，云计算的特点是使数据存储及应用商业化，Ｗｅｂ数据挖掘是一个应用价值大理论性很强的研究领域，本文基于
云计算框架下对Ｗｅｂ数据挖掘算法进行了讨论和研究。
ｌ云计算的定义
到目前为止，学者们对云计算的定义多种多样，定义主要包括如下几种。
１）维基百科对云计算如此定义：云计算ｌｌｌ是以服务方式提供给用户ＩＴ相关的能力，而用户不需要了解提供服务的技术、相关知
识以及设备操作能力，用户通过Ｉｎｔｅｒｎｅｔ接受请求的服务。
２）中国云计算网的云计算定义是：云计算是分布式计算、并行计算和网格计算的发展，也可定义为分布式计算、并行计算和网
big方案
big方案
big方案
简介
在当今大数据时代，数据量快速增长且多种类型的数据源成为大数据分析的重要组成部分。为了更好地处理和分析大规模的数据，出现了一种被称为“big方案”的解决方案。big方案是基于分布式系统和云计算技术的一种大规模数据处理和分析方案。本文将详细介绍big方案的原理、架构和应用场景。
原理
big方案的核心原理是将大规模的数据集合划分为多个部分，并在多台计算机上并行处理这些数据。这种分布式的处理方式能够大幅提高数据处理的速度和效率。big方案通过将数据划分为多个分片，每个分片存储在不同的计算节点上，实现了数据的并行处理。同时，big方案还利用云计算技术提供了灵活的计算资源和存储能力，进一步提高了数据处理的效率。
架构
big方案的架构通常包括以下几个组件：
1. 数据源：big方案可以处理各种类型的数据源，包括结构化数据、非结构化数据、日志数据等。数据源可以是关系型数据库、文件系统、数据仓库等。
2. 数据分片：大规模数据集合会被划分为多个数据分片，并存储在不同的计算节点上。数据分片的划分策略通常基于数据的键值或某种特定的规则。
3. 计算节点：每个计算节点负责处理一个或多个数据分片。计算节点可以是物理服务器、虚拟机或容器。计算节点之间通过网络进行通信和协作。
4. 分布式存储系统：分布式存储系统用于存储大规模的数据分片。常见的分布式存储系统包括Hadoop HDFS、Apache Cassandra等。
5. 任务调度器：任务调度器负责将数据处理任务分配给计算节点，并监控任务的执行情况。常见的任务调度器有Apache Mesos、Kubernetes等。
6. 数据处理引擎：数据处理引擎是big方案的核心组件，负责处理数据分片并生成结果。常见的数据处理引擎有Apache Spark、Apache Flink等。
应用场景
big方案在大数据分析和处理领域有广泛的应用场景，下面列举几个常见的应用场景：
基于云平台的图书馆数据挖掘技术研究
２０１２年７月 第３２卷第７期 现代情报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＭｏｄｅｍ ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＭｙ，２０１２ Ｖ０１．３２ Ｎｏ．７
・信息资源开发与利用・
基于云平台的图书馆数据挖掘技术研究
周 艳李
（济南大学图书馆， 萍 吴 雷
山东济南２５００２２）
［摘要］文章首先介绍了数据挖掘技术、云计算及“云图书馆”的相关理论，其次分析了数据挖掘技术在图书馆中的应 用现状，最后对“云图书馆”利用数据挖掘技术有效提高图书资源的刺用率进行了研究，从而有利于最大程度地满足读者的多
种数据信息需求。 ［关键词】云平台；～数据挖掘；数字图书馆 ０ＯＩ：１０．３９６９ ｌｓｓｎ．１００８—０８２１．２０１２．０７．０１１ ［中图分类号］Ｇ２５０．７２ ［文献标识码］Ａ （文章编号］１００８—０８２１（２０１２）０７一ＯＯ４６—０４
Ｓｔｕｄｉｅｓ ＯＲ Ｌｉｂｒａｒｙ Ｄａｔａ Ｍｉｉａｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｂａｓｅｄ ＯＲ Ｃｌｏｕｄ Ｐｌａｔｆｏｒｍ
Ｚｈｏｕ Ｙａｎ Ｌｉ ＰｉＩ１ｇ Ｗｕ Ｌｅｉ
（Ｌｉｂｒａｒｙ，Ｊｉｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎａｎ ２５００２２，Ｃｈｉｎａ）
【Ａｌ ］Ｔｈｅ ｕｓｅ ０ｆ ｃｌｏｕｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ｍｏｄｅｍ ｄｉｇ ｌｉｂｒａｒｙ ｈａｓ ｂｅｃｏｍｅ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙ ｐｒｅｖａｌｅｎｔ ａｎｄ ｆａｒ—
ｒｅ８ｃｌｌｉｎｇ，ｔｈｅ ｄａｔａ ｒｍｎｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｃａｎ舳 由ｔｈｅ ｃ＇ｕｆｔｏｌｎｅｇ ｄｅｍａｎｄ ｂｙ ｔｈｅ ｇｒｅａｔｅｓｔ ｄｅｇｒｅｅ ｗｈｉｃｈ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｃｌｏｕｄ ｐｌａｔｆｏｒｍ．
￣ｒｏｕｓｈ￣ｌｙａｎｓ ｔｈｅ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ｃｌｏｕｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｕｓｅ ｏｆｄａｔａ ｍｉｎｍｓ ｉｎ ｃｌｏｕｄ ｌｉｂｒａｒｙ，ｔｈｉｓ
物联网中的云计算平台设计与开发
物联网中的云计算平台设计与开发
随着信息技术的迅猛发展，物联网技术在各行各业中得到了广泛应用。物联网的核心是在互联网中连接和管理各种智能设备，使用云计算平台可以实现物联网数据的存储、处理和分析。本文将探讨物联网中的云计算平台的设计与开发。
一、云计算平台的概述
物联网中的云计算平台是指一种基于云计算技术的平台，用于存储、管理和分析物联网设备产生的海量数据。云计算平台具有高可扩展性、高可用性和高性能的特点，可以支持大规模的设备接入和数据处理。
二、云计算平台的架构设计
1. 平台架构
云计算平台的架构一般包括前端设备、数据中心和应用层。前端设备负责采集和传输物联网设备产生的数据，数据中心负责存储和处理数据，应用层提供数据分析和应用服务。
2. 数据存储与管理
云计算平台需要能够有效地存储和管理物联网设备产生的数据。传统的关系型数据库不适合存储大规模的时间序列数据，因此可以选择使用分布式存储系统如Hadoop、Cassandra等。
3. 数据处理与分析 物联网设备产生的数据通常是海量且异构的，因此需要进行数据处理和分析以提取有价值的信息。常见的数据处理和分析技术包括数据清洗、数据挖掘和机器学习等。
4. 安全与隐私
物联网中的设备和数据需要得到安全保护，因此云计算平台需要具备良好的安全机制。包括设备身份认证、数据加密和访问控制等。
三、云计算平台的开发流程
1. 需求分析
根据物联网应用的需求，明确云计算平台需要具备的功能和性能要求。包括设备接入、数据存储、数据处理和应用接口等。
2. 技术选型
根据需求分析结果，选择适合的技术栈进行开发。包括数据库选择、数据处理框架、安全机制和开发语言等。
3. 平台搭建
根据选定的技术栈进行平台搭建，包括服务器部署、数据库配置和数据中心建设等。
4. 功能开发
根据需求分析中确定的功能和性能要求，进行云计算平台的功能开发。包括设备接入接口、数据存储模块、数据处理与分析模块和应用接口等。 5. 测试与优化
基于云计算的大数据农业技术推广与应用方案
基于云计算的大数据农业技术推广与应用方案
第1章 引言 ..................................................................................................................................... 4
1.1 大数据与云计算在农业领域的意义 ............................................................................... 4
1.2 国内外农业大数据发展现状与趋势 ............................................................................... 4
第2章 云计算与大数据技术概述 ................................................................................................. 5
2.1 云计算技术 ....................................................................................................................... 5
2.1.1 云计算架构 ................................................................................................................... 5
2.1.2 云计算关键技术 ........................................................................................................... 5
基于云计算的WEB数据挖掘技术研究
基于云计算的ＷＥＢ数据挖掘技术研究
荣文平
（重庆市中冉信息产业有限公司，重庆４０００４１）
摘 要随着云计算的快速兴起与发展，在数据存储与商业化应用方面将得到显著提升，这是云计算技术的一大重要
价值所在。本文在对云计算分析背景下探讨ＷＥＢ数据挖掘的相关技术。
关键词云计算；ＷＥＢ；数据挖掘
中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７１－７５９７（２０１ ３）１４－００６４－０１
并行计算技术、软件技术以及网络技术等多元技术发展后，
出现了云计算技术。云计算商业价值以及科研价值都获得了肯
定，ＩＢＭ、Ｇｏｏｇｌｅ等公司都非常重视云计算技术。随着云计算
的快速兴起与发展，在数据存储与商业化应用方面将得到显著
提升，这也是云计算技术的一大重要价值所在。Ｗｅｂ数据挖掘
凸显出极大的应用价值。本文分析了云计算框架下的Ｗｅｂ数据 挖掘算法。
１云计算的关键技术
与一般计算不同的是，作为一种超级计算，云计算的核心 信息是数据，且属于密集型。在数据存储、数据管理以及编程
模式等多方面凸显出个性化的特点。本章所介绍的有关云计算
的数据存储技术、虚拟化技术、数据管理技术以及编程模式。
１．１大量分布式存储技术
在云计算技术中，其关键的分布式存储具有诸多优点：有
精确性、高效率以及实用性等。采用冗余存储的方式能够保证 数据存储的精确性。而硬件上所存在的缺陷可通过适当的软件
来完善，因此拥有了大量的分布式存储技术，经济性与实用性
等特性比较地突出。
１．２数据管理技术
云计算系统含有数项服务内容，诸如分析大数据集的特点
并及时地采取相应的处理和分析的方式，从而凸显出运行的高
效性优点。因而，全面高效地管理大数据集是云计算数据管理
技术中不可或缺的一项重要内容。在数据管理下，还可以迅捷
地搜索到预定的数据。
１．３虚拟化技术
作为一类分配计算资源的途径，虚拟化技术也是云计算中
的重要技术。该技术把不同级别的应用系统，诸如硬件、软件、
建行数据平台建设方案
建行数据平台建设方案
建设方案
建行数据平台建设方案旨在构建一个完善的、高效的数据平台，以满足建行对大数据处理和分析的需求，并提供全面的数据支持和决策依据。
一、架构设计
建行数据平台的架构设计基于云计算和大数据技术，由以下几个主要组件构成：
1. 数据采集层：包括数据源接入、数据抽取和数据清洗等组件，用于获取各类数据源的数据并将其转化成统一格式进行后续处理。
2. 数据存储层：采用分布式存储技术，包括分布式文件系统和分布式数据库等，用于存储采集到的原始数据和处理后的中间数据。
3. 数据处理层：包括数据处理引擎、数据转换和数据计算等组件，用于对采集到的数据进行处理、转换和计算，以生成可供分析和决策的数据结果。
4. 数据分析层：采用大数据分析平台，包括数据挖掘和机器学习等技术，用于对处理后的数据进行深入分析，以发现有价值的信息和模式。
5. 数据可视化层：采用数据可视化工具，包括仪表盘和报表等，用于将分析结果以图表和报告的形式展示给用户，以支持业务决策和业务应用。
二、功能特点
1. 多样化的数据源接入：支持从各种数据源接入数据，包括内部系统、外部数据源和第三方数据供应商等，实现全面的数据收集。
2. 数据质量管理：包括数据清洗、数据校验和数据纠错等功能，保证数据的准确性和完整性。
3. 弹性的数据处理能力：采用分布式计算技术，可以根据实际需求动态调整计算资源，以满足不同规模和复杂度的数据处理需求。
4. 强大的数据分析能力：利用大数据分析平台，能够进行多维度的数据挖掘和机器学习，以提取有价值的信息和模式。
5. 灵活易用的数据可视化：提供简单易用的数据可视化工具，支持用户自定义图表和报表，以满足不同用户的可视化需求。
三、实施步骤
1. 环境准备：搭建云计算基础设施，包括云服务器、分布式存储和计算资源等，以支持数据平台的运行。
2. 数据接入：与各类数据源进行对接，制定数据接入策略和流程，确保数据的及时、稳定和高效的接入。
基于云计算的数据挖掘技术分析
基于云计算的数据挖掘技术分析
赵 芳（河南省新乡市新乡学院，河南新乡４５３０００）
摘 要：由于计算机的迅速发展，基于云计算的数据挖掘技术已经是・种十分高效可信的技术，它可以解决传统数据挖掘方式不适合海量数 据的问题。本文介绍了数据挖掘、云计算的相关概念，分析了基于云计算的数据挖掘技术及其优点、问题。
关键词：数据挖掘；云计算
１概述
随着物联网、移动互联网的迅猛发展，数据呈指数形式增
加，当今时代已处于信息数据过载的海量数据时代，这对数据
挖掘系统带来了难题。而云计算可以使分布在大量不同计算机
的数据集中在统一的云端，便于各种应用系统的数据获取。云
计算因为具有可弹性变化的计算能力和海量的存储能力成为解
决海量数据挖掘的有效方式。 １．１数据挖掘
数据挖掘也称数据库中的知识发现过程，是指在大量不完
全的、随机的、模糊的、有噪声的数据中发现具有潜在实用价
值或者新颖、有效的信息表示为模式、概念、规律、规则等形式
的过程。数据挖掘的目标是找出事先不知道的数据关系，尤其
是来源于不同数据库的数据之间的关系。
１．２云计算
狭义上讲，云计算指的是通过网络以便于扩展、按照需求
的方式获得资源（硬件、软件、平台），是一种ＩＴ基础设施的交
付和使用模式，云就是网络中的软、硬件资源。广义上讲，云计
算是指服务提供者根据用户需求、以便于扩展的方式提供服
务，用户按需获取服务，是一种服务的提供和使用模式，而服务
既可以是关于ＩＴ的，也可以是其他领域的。
云计算的特点：（一）资源虚拟化。云计算对用户的地理位
置、接入时间方式、使用终端都没有严格要求，“云”中的资源
是无形的、动态的，实际用户不会关心应用运行的具体位置。
（二）价格便宜，速度快。“云”的构成节点极其廉价，所以降
低了数据中心管理需要的成本消耗。“云”不仅成本低廉，资
源利用率也大幅提升了，运行速度会更快。（三）服务器规模很
大。“云”的规模巨大，而且能够提供强大的计算能力，Ｇｏｏｇｌｅ
基于云计算技术的Web数据挖掘的算法研究
基于云计算技术的Web数据挖掘的算法研究
摘要:本文提出一种基于云计算的web数据挖掘算法,云计算技术将大数据集与进行数据挖掘的人员分配到多台计算机工作站上进行并行处理。Web数据挖掘是指探寻网络中的大量有用信息进行分析,选择和存储有用的信息。利用云计算技术可以明显提高web数据挖掘的效率。
关键词:云计算技术 Web数据挖掘 map-reduce 算法
随着互联网技术的迅猛发展,互联网中存在着大量有用的数据信息,Web数据挖掘就是指如何对互联网上的大量数据中提取出有用的信息,并能再这些信息中挖掘出他们之间的相互关系以及发现新的有用的概念。从而提出对领导者的决策有用的数据分析。如今,互联网数据几乎达到了单机无法处理的地步了,云计算具有非常高的可拓展性,非常适合处理大规模的数据,可以通过并行计算等超强的计算能力来面相海量的数据及复杂过程的计算任务。
1 云计算技术及服务模型
云计算技术是一种近年来新兴起来的共享型的编程架构的方法,是由分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)发展而来。
云计算的基本原理是为互联网用户提供计算、存储、软硬件等服务,利用远程服务器组成的集群,用户可以根据需要以及任务的优先程度,来访问计算机和存储系统。按照需求来提高对软硬件资源的利用率。大大节省了资金以及时间的分配。
云的服务模型包括三大类,分别为:基础设施即服务(infrastructure
as a service,IaaS) 、平台即服务(platform as a service,PaaS)、软件即服务(software as a service,SaaS)三大类,如(图1)所示。以IaaS的模式搭建系统平台,形成虚拟化的IT应用基础设施;以PaaS的模式搭建支撑平台,满足IT应用需求;以SaaS的模式搭建应用平台,按照用户需求分发软件授权并提供应用服务。
政府机构数据挖掘与分析平台建设方案
机构数据挖掘与分析平台建设方案
第一章 引言 ..................................................................................................................................... 2
1.1 背景介绍 ........................................................................................................................... 2
1.2 建设目标 ........................................................................................................................... 2
1.3 建设意义 ........................................................................................................................... 3
第二章 需求分析 ............................................................................................................................. 3
2.1 用户需求 ........................................................................................................................... 3