基于YARN的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)的任務(wù)書_第1頁
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基于YARN的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)的任務(wù)書任務(wù)書題目:基于YARN的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)任務(wù)背景:近年來,隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)越來越受到關(guān)注。YARN作為Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,已經(jīng)成為許多大數(shù)據(jù)處理平臺的首選。因此,基于YARN的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)具有重要意義。任務(wù)目標(biāo):本次任務(wù)主要目標(biāo)是設(shè)計一種基于YARN的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),并實現(xiàn)系統(tǒng)的關(guān)鍵部分。系統(tǒng)能夠?qū)A繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理,實現(xiàn)多種數(shù)據(jù)挖掘算法,并支持用戶靈活配置算法參數(shù)。任務(wù)要求:1.系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)(1)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計:任務(wù)分配、數(shù)據(jù)通信、結(jié)果合并等。(2)數(shù)據(jù)挖掘算法的實現(xiàn):通過MapReduce或Spark等分布式計算工具實現(xiàn)K-means算法、Apriori算法等多種數(shù)據(jù)挖掘算法。(3)算法參數(shù)配置:提供用戶界面以方便用戶設(shè)置K-means算法中K的值、Apriori算法中支持度和置信度等參數(shù)設(shè)置。(4)結(jié)果展示:將數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果以可視化的方式展示給用戶。2.系統(tǒng)性能評估(1)數(shù)據(jù)集選擇:選擇不同規(guī)模的數(shù)據(jù)集,如10GB、100GB、1TB等。(2)性能測試:測試系統(tǒng)在不同數(shù)據(jù)規(guī)模下的運行時間和資源消耗情況,如CPU、內(nèi)存、磁盤等。(3)優(yōu)化措施:根據(jù)測試結(jié)果分析系統(tǒng)的瓶頸,提出針對性的優(yōu)化措施,如算法改進(jìn)、資源分配優(yōu)化、并行調(diào)度等。3.文檔撰寫與演示(1)系統(tǒng)設(shè)計文檔:包括系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)、算法參數(shù)配置等內(nèi)容。(2)系統(tǒng)測試文檔:包括數(shù)據(jù)集選擇、性能測試結(jié)果、優(yōu)化措施等內(nèi)容。(3)系統(tǒng)演示:以演示的方式展示系統(tǒng)的實現(xiàn)和性能優(yōu)勢。4.其他要求(1)認(rèn)真閱讀相關(guān)文獻(xiàn),掌握分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘算法等方面的基礎(chǔ)知識。(2)獨立完成任務(wù),遵守學(xué)術(shù)誠信的規(guī)范和道德規(guī)范。(3)按時完成任務(wù),認(rèn)真參加討論和匯報。參考文獻(xiàn):[1]ZhangY,WangJ,LiuX,etal.BuildingaBigDataplatformfordatamining,analysisandvisualization[J].AppliedIntelligence,2018,48(1):127-138.[2]ChenY,MaoS,XuL,etal.Thinkbig:aframeworkforminingbigdata[J].ACMSIGKDDExplorationsNewsletter,2014,16(1):1-10.[3]黃勇,范川珂.基于Hadoop的數(shù)據(jù)挖掘建模技術(shù)與方法[M].人民郵電出版社,2016.[4]黃曉陽,楊振松,歐陽明亮.基于Spark的分布式數(shù)據(jù)挖掘算法研究[J].計算機應(yīng)用研究,2018,35(5):1359-1363.[5]DeBoniL,FumarolaF,MatteucciM,etal.AnalyzingApacheSparkworkloadperformanceonaprivatecloud[J].JournalofCloudComputing,2017,6(1):14.[6]ShiJ,WeiW,YuanyuanK,etal.AMapReduce-basedparallelalgorithmforassociationruleminingusingnondistributedFP-tree[J].JournalofAppliedMathematics,2014,2014:1-12.

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