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大數據云計算學習總結_(2)-資料下載頁

2025-09-19 23:18本頁面

　　

【正文】些精度可以控制近似水平。它獨立于隨后使用的數據挖掘算法并且可以被它們使用。為了闡明近似算法的效果，在其上開發了一個變種的譜聚類算法，此外設計了一個所提出算法的基于mapreduce的實現。在合成和真實數據集上的實驗結果顯示，所提出的算法可以獲得顯著的時間和空間節省。christiankaiser等還利用mapreduce框架分布式實現了訓練一系列核函數學習機，該方法適用于基于核的分類和回歸。christiankaiser還介紹了一種擴展版的區域到點建模方法，來適應來自空間區域的大量數據。yaelbenhaim研究了三種mapreduce實現架構下并行決策樹分類算法的設計，并在phoenix共享內存架構上對sprint算法進行了具體的并行實現。（lda）的兩種推理方法——塌縮吉布斯采樣（collapsedgibbssampling，cgs）和塌縮變分貝葉斯推理（collapsedvariationalbayesian，cvb）在gpu上的并行化問題。為解決gpu上的有限內存限制問題。這種劃分方案也能平衡多重處理器的計算開銷，并能容易地避免內存訪問沖突。他們使用數據流來處理超大的數據集。；但在一個有30個多核處理器的gpu上，cgs方法得到了26倍的加速，cvb方法得到了196倍的加速。他們提出的劃分方案和數據流方式使他們的方法在有更多多重處理器時可伸縮，而且可被作為通用技術來并行其它數據挖掘模型。baolianglu提出了一種并行的支持向量機，稱為最小最大模塊化網絡（m3），它是基“分而治之”的思想解決大規模問題的有效的學習算法。、哪些節點應該應用于大數據分析的并行執行。這種方法可以使大數據進行分配使得各個計算節點可以同步的結束計算，并且使數據塊的傳輸可以和上一個塊的計算進行重疊來節省時間。實驗表明，這種方法比其他的方法可以提高大約60%的性能。在分布式系統方面，cheng等人提出一個面向大規模可伸縮數據分析的可伸縮的分布式系統——glade。glade通過用戶自定義聚合（uda）接口并且在輸入數據上有效地運行來進行數據分析。文章從兩個方面來論證了系統的有效性。第一，文章展示了如何使用一系列分析功能來完成數據處理。第二，文章將glade與兩種不同類型的系統進行比較：一個用uda進行改良的關系型數據庫（postgresql）和mapreduce（hadoop）。然后從運行結果、伸縮性以及運行時間上對不同類型的系統進行了比較。四、總結大數據的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存儲，滿足這種要求的存儲離不開云計算。高速產生的大數據只有通過云計算的方式才能在可等待的時間內對其進行處理。同時，云計算是提高對大數據的分析與理解能力的一個可行方案。大數據的價值也只有通過數據挖掘才能從低價值密度的數據中發現其潛在價值，而大數據挖掘技術的實現離不開云計算技術。總之，云計算是大數據處理的核心支撐技術，是大數據挖掘的主流方式。沒有互聯網，就沒有虛擬化技術為核心的云計算技術，沒有云計算就沒有大數據處理的支撐技術。參考文獻、：深刻改變未來 ———關于未來審計的概念與框架的一些思考 bigdataandcloudputingbigdata（bigdata）inrecentyears，moreandmoreoccasions，theconceptismentionedmoreandmorepeople，andoften，andcloudputingtogether，：。，aswellastheunderstandingofthevalueofbigdata，largedataprocessingandminingtechnology，largedatamainlyfocusondata，providethetechnologyandmethodsofdatacollection，miningandanalysis。cloudputingtechnologyfocusingonputing，theoverallauditmodeofapplication，theauditresultsofprehensiveapplication，theapplicationofrelatedevidence，acceleratetheconstructionoftheauditregulations，establishaplatform，：bigdatacloudputingdataminingimpactontheauditpolicysuggestions 第18頁共1

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