文件名称:
海量高效数据索引·hadoop·JPA·data mining
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文件大小: 233kb
下载次数: 0
上传时间: 2010-11-07
详细说明： 利用JPA做“公共黑板”，解决了数据挖掘中hadoop的子任务无法共享数据的问题，提出了树型结构的高效算法。具体实现了kdtree的hadoop版本。 代码可以在http://svn.javaforge.com/svn/hadoopjpa/HadoopDataMining check out. 需要先注册；如果不能成功，换小写地址。 下面是ris格式的引文，存盘后可为endnote等文献管理软件导入。 TY - CHAP AU - Lai, Yang AU - ZhongZhi, Shi A2 - Shi, Zhongzhi A2 - Vadera, Sunil A2 - Aamodt, Agnar A2 - Leake, David T1 - An Efficient Data Indexing Approach on Hadoop Using Java Persistence API T2 - Intelligent Information Processing V T3 - IFIP Advances in Information and Communication Technology PY - 2010 P B - Springer Boston SN - SP - 213 EP - 224 VL - 340 UR - http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-16327-2_27 DO - 10.1007/978-3-642-16327-2_27 AB - Data indexing is common in data mining when working with high-dimensional, large-scale data sets. Hadoop, a cloud computing project using the MapReduce framework in Java, has become of significant interest in distributed data mining. To resolve problems of globalization, random-write and duration in Hadoop, a data indexing approach on Hadoop using the Java Persistence API (JPA) is elaborated in the implementation of a KD-tree algorithm on Hadoop. An improved intersection algorithm for distributed data indexing on Hadoop is proposed, it performs O(M+logN), and is suitable for occasions of multiple intersections. We compare the data indexing algorithm on open dataset and synthetic dataset in a modest cloud environment. The results show the algorithms are feasible in large-scale data mining. ER - ...展开收缩
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