文献类型：期刊文章

作　　者：谢雪莲[1] 李兰友[1]

机构地区：[1]南京工程学院信息化建设与管理办公室,南京211167

出　　处：《计算机测量与控制》

基　　金：南京工程学院校级科研重点基金(QKJA2011011);江苏省属高校自然科学基金(11KJB510005);国家自然科学基金(61104085)

年　　份：2014

卷　　号：22

期　　号：5

起止页码：1510-1512

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、INSPEC、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目前数据呈爆炸式增长,海量存储状态,给聚类研究带来了诸如计算复杂性和计算能力不足都很多问题;而云计算平台通过负载均衡,动态配置大量的虚拟计算资源,有效地突破了耗时耗能的瓶颈,在海量数据挖掘中体现出了其独特的优势;文章深入研究了基于云计算平台Hadoop的并行K-means算法,并结合MapReduce分布式计算模型,给出了算法设计的方法和策略,包括MapReduce处理的map、shuffle和Reduce 3个过程,仿真结果表明K-means并行算法的效率较高。

关 键 词：云计算技术 HADOOP MAPREDUCE K-MEANS算法

分 类 号：TP311.13]