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    云計算的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用分析

    2014-04-29 00:00:00崇陽
    計算機光盤軟件與應(yīng)用 2014年9期

    摘 要:隨著科技的發(fā)展,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足人們的需求,云計算以其強大的通用性、大規(guī)模的動態(tài)擴展、服務(wù)的可靠性、低廉的成本、超強的數(shù)據(jù)存儲和處理能力為用戶提供優(yōu)質(zhì)高效的服務(wù),基于云的數(shù)據(jù)挖掘平臺極大的減少了企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的資金投入,縮短了企業(yè)新產(chǎn)品的研發(fā)周期,為企業(yè)創(chuàng)造了更大的效益。

    關(guān)鍵詞:云計算概述;數(shù)據(jù)挖掘;平臺架構(gòu)

    中圖分類號:TP311.13

    隨著經(jīng)濟的發(fā)展和科技的進步,手機、電腦在中國隨處可見,互聯(lián)網(wǎng)甚至是移動互聯(lián)網(wǎng)融入了人們的日常生活,互聯(lián)網(wǎng)中無法估量的大量數(shù)據(jù)不斷增長,愈演愈烈,面對著海一般的數(shù)據(jù)信息,人們不能準(zhǔn)確的找到自己想要的數(shù)據(jù),像手機APP,手游等移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,每天都承載著非常多的數(shù)據(jù),對運營商而言,如何進行數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)挖掘成為一個亟待解決的難題。

    較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),云計算系統(tǒng)的出現(xiàn)讓人眼前一亮,基于云的數(shù)據(jù)挖掘平臺的建構(gòu)為數(shù)據(jù)挖掘開辟了一條新路,云計算提供一個虛擬的平臺,用戶可以在任何地區(qū)運用任何終端選擇自己想要的數(shù)據(jù),而大規(guī)模的數(shù)據(jù)本身就存在一些問題,數(shù)據(jù)挖掘存在難度,本文就云計算的數(shù)據(jù)挖掘進行具體的分析如下:

    1 云計算概述

    一直以來云計算都沒有一個統(tǒng)一明確的定義,根據(jù)多數(shù)人對云計算的定義,總結(jié)出以下兩方面:(1)云計算通俗一點說就是一個資源盤,其擁有數(shù)以萬計的可用虛擬資源,有些虛擬資源擁有不同的負(fù)載量,云計算的優(yōu)勢就是可用將這些負(fù)載量不同的資源進行新的合理分配;(2)就用戶而言云計算的服務(wù)是方便簡單的,且透明化,用戶的最終目的是在云計算中獲取想要的數(shù)據(jù)和服務(wù),用戶不用在意云計算本身的運行機制,然而云計算的系統(tǒng)也是存在隱患的,如果一個規(guī)模龐大的計算機群在運作的過程中仍然不間斷的增加計算機的數(shù)量,那么云計算系統(tǒng)可能會出錯甚至系統(tǒng)崩潰,可見單純依靠硬件設(shè)施是不可取的,此時需要可靠的軟件發(fā)揮作用,需使用冗余和分布式存儲的方式,云計算系統(tǒng)另一個優(yōu)勢就是擁有自我檢測系統(tǒng)模式,該模式在不影響正常運行的情況下,可以檢測出無效節(jié)點并進行刪除,總之,云計算系統(tǒng)數(shù)據(jù)多、存儲能力強、計算能力快且準(zhǔn)確率高,給用戶帶來高效、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

    經(jīng)過一直以來對云計算的研究總結(jié)其特點有五個方面,分別是虛擬化、通用性、擴展性強且規(guī)模大、可靠性高、經(jīng)濟性好等特點,具體來說就是云計算不是個實物,是個虛擬的擁有海量數(shù)據(jù)的平臺,用戶可以在世界的任何位置通過任何終端獲取想要的數(shù)據(jù)信息和服務(wù);云計算沒有局限性,在云計算下可以構(gòu)建出不同的應(yīng)用,而且這些應(yīng)用可同時運行;在不影響用戶正常使用的情況下,云計算是可以擴展的,而且是動態(tài)擴展,現(xiàn)今最多可擴展幾十萬臺電腦,整個擴展過程用戶是可以看到的,是對外的;為了保證服務(wù)的質(zhì)量和可靠性,云計算運用了多種方法如多副本容錯和多計算節(jié)點同構(gòu)可互換等;云計算由于自身的優(yōu)勢運用大量廉價節(jié)點構(gòu)成云,采用自動化集中式管理機制,解決企業(yè)高昂的數(shù)據(jù)中心成本,較于傳統(tǒng)系統(tǒng)云計算系統(tǒng)成本較低。

    2 數(shù)據(jù)挖掘的方式

    數(shù)據(jù)挖掘是一個循環(huán)反復(fù)、不斷調(diào)整和修改的過程,這個過程漫長且復(fù)雜。從數(shù)據(jù)預(yù)處理到數(shù)據(jù)挖掘再到評估和表示這是數(shù)據(jù)挖掘的整個過程,數(shù)據(jù)挖掘的過程中方法很多,歸納如下:(1)廣義知識挖掘,廣義知識被挖掘出來后,與可視化技術(shù)相結(jié)合,用戶可以直觀的通過圖表形式來了解;(2)關(guān)聯(lián)知識挖掘;(3)類知識挖掘,分分類和聚類兩種。決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類、支持向量機、遺傳算法與進化理論、粗糙集、關(guān)聯(lián)分類、類比學(xué)習(xí)、模糊集等為分類法。聚類法包括五種,分別是基于劃分、密度、層次、模型及網(wǎng)格的不同方法;(4)預(yù)測型知識挖掘,包括一些方法和技術(shù),方法有經(jīng)典的統(tǒng)計方法,技術(shù)包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)技術(shù);(5)特異型知識挖掘,所謂特異型指特殊的背離常規(guī)的異常規(guī)律。包括三個類別,分別是孤立點分析、序列異常分析和特異規(guī)則發(fā)現(xiàn);(6)自定義數(shù)據(jù)挖掘算法。

    數(shù)據(jù)挖掘的過程以及方法可以通過圖1直觀的了解。

    3 基于云的數(shù)據(jù)挖掘平臺架構(gòu)

    針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘平臺而言,云計算的產(chǎn)生對其影響很大,云計算的分布式存儲和計算使數(shù)據(jù)挖掘開始變革,數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)只有基于云計算平臺才能得以實現(xiàn),其設(shè)計思想是分層設(shè)計,思路是面向組件設(shè)計,整個平臺自下向上分為三層,最下面一層也是最基礎(chǔ)的一層是云計算支撐平臺層,再往上一層是數(shù)據(jù)挖掘能力層,最頂層是數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)層。

    云計算支撐平臺層的功能主要是提供數(shù)據(jù)的分布式存儲和計算,最底層構(gòu)建可以以企業(yè)自主研發(fā)的云計算平臺為基礎(chǔ) ,也可以以第三方提供的云計算平臺為基礎(chǔ)。

    數(shù)據(jù)挖掘能力層的能力有算法服務(wù)管理、調(diào)度引起、數(shù)據(jù)并行處理框架等,這些都是基礎(chǔ)能力,數(shù)據(jù)挖掘能力層支撐著它的上一層(數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)層)。這層不但支持內(nèi)部數(shù)據(jù)挖掘算法和推薦算法庫,對于外在的第三方數(shù)據(jù)挖掘算數(shù)法也可以接入。

    最頂層數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)層的主要功能是為外在企業(yè)和個人提供數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù),其涵蓋多種多樣的服務(wù)能力封裝的接口形式,例如針對于簡單對象的訪問協(xié)議簡稱SOAP的XML等,本地應(yīng)用程序編程接口也是其形式之一,基于結(jié)構(gòu)化查詢語言語句的訪問在數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)層也是支持的,同時此層還提供解析引擎和自動調(diào)用云服務(wù)。

    總之,基于云計算的數(shù)據(jù)挖掘平臺從很多方面是優(yōu)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘平臺的,如大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)動態(tài)擴展能力以及低廉的云服務(wù)和成本等。

    4 云計算關(guān)鍵技術(shù)

    如今大量數(shù)據(jù)挖掘最直接有效的方法是分布式計算方法,這個方法包括兩部分一部分是分布式數(shù)據(jù)存儲,一部分是分布式并行計算,現(xiàn)在的云計算平臺已經(jīng)涵蓋了這兩部分的能力,這兩部分是云計算數(shù)據(jù)挖掘平臺的核心支撐能力,GFS、KFS、HDFS等三種分布式文件系統(tǒng)是目前比較受歡迎的分布式文件系統(tǒng),Google公司的分布式文件系統(tǒng)理論是三者的理論基礎(chǔ),KFS、HDFS兩種分布式文件系統(tǒng)多被用于商業(yè)和學(xué)術(shù)領(lǐng)域。

    分布式并行計算框架在分布式計算方法中非常重要,其在計算過程中封裝了一些技術(shù)細(xì)節(jié),如任務(wù)調(diào)度、任務(wù)容錯等,這樣便捷了用戶,用戶只要把握好任務(wù)間的邏輯關(guān)系,不必注意這些技術(shù)細(xì)節(jié),目前較為廣泛應(yīng)用的分布式計算框架有并行計算框架Mapreduce和迭代處理計算框架Pregel這兩者都由谷歌公司提出,還有微軟公司研發(fā)的Dryad。

    5 結(jié)束語

    隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來,海量復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)挖掘困擾著各大運營商,與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)系統(tǒng)相比,云計算優(yōu)勢明顯,強大動態(tài)擴展能力、獨特的分布式存儲和計算方法、以及低廉的成本優(yōu)勢吸引了越來越多企業(yè)和個人,基于云的數(shù)據(jù)挖掘平臺,企業(yè)和運行商都因此減少了數(shù)據(jù)挖掘方面的資金投入,對這些企業(yè)來說無疑是減小了生產(chǎn)成本。

    參考文獻:

    [1]丁巖,楊慶平,錢煜明.基于云計算的數(shù)據(jù)挖掘平臺架構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)研究[J].中興通訊技術(shù),2013(01).

    [2]黃章樹,劉晴晴.基于云計算服務(wù)模式的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用平臺的構(gòu)建[J].電信科學(xué),2012(01).

    作者單位:遼寧行政學(xué)院,沈陽 110161

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