在云计算环境下的海量数据挖掘与分析.docx

云计算环境下的海量数据挖掘与分析 在云计算环境下，海量数据挖掘与分析是当今信息时代的热门话题。随着互联网的蓬勃发展，数据的规模越来越大，从 KB 级发展到 TB 甚至 PB 级海量数据。数据挖掘技术的发展历史表明，数据挖掘的对象变得越来越复杂，从数据库到多媒体数据和复杂社会网络；数据挖掘的需求也从分类、聚类和关联到复杂的演化和预测分析。 云计算是一种基于互联网的大众参与的计算模式，其计算资源（包括计算能力、存储能力、交互能力等）是动态、可伸缩、被虚拟化的，并以服务的方式提供。云计算环境下的海量数据挖掘可以满足即时组合的个性化挖掘服务的大众参与需求。 为了满足海量数据挖掘的需求，研究人员提出了一系列的并行编程模型，包括pThread 模型、MPI 模型、MapReduce 模型、Pregel 模型和 CUDA 模型等。这些模型可以使用户通过简单的开发来方便地达到并行计算的效果，处理大规模数据更加便捷。 MapReduce 模型是由谷歌公司提出的并行编程框架，它首先为用户提供分布式的文件系统，使用户能方便地处理大规模数据；然后将所有的程序运算抽象为 Map 和 Reduce 两个基本操作， 在 Map 阶段模型将问题分解为更小规模的问题，并在集群的不同节点上执行，在 Reduce 阶段将结果归并汇总。 Pregel 模型是由谷歌公司提出的专门针对图算法的编程模型，能够为大规模数据的图算法提供并行支持。一个典型的 Pregel 计算过程将在图上进行一系列的超级步骤（SuperSteps），在每个超级步骤中，所有顶点的计算都并行地执行用户定义的同一个函数，并通过一个“投票”机制来决定程序是否停止。 CUDA 模型是由 NVIDIA 公司提出的一个基于 GPU 的并行计算模型。由于 GPU 在设计需求上与普通 CPU 不同，GPU 的并行计算能力远远高于 CPU，GPU 可以并行处理大量数据，提高数据挖掘的效率。 云计算环境下的海量数据挖掘与分析是当今信息时代的热门话题。通过使用并行编程模型，例如 MapReduce 模型、Pregel 模型和 CUDA 模型等，可以满足海量数据挖掘的需求，提高数据挖掘的效率和准确性。