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基于Hadoop2.0的数据挖掘算法并行化研究综述报告
Hadoop是一个基于Java的开源框架，可用于处理大规模数据集的并行计算。Hadoop2.0是Hadoop框架的一个重要版本，它引入了YARN（YetAnotherResourceNegotiator）作为资源管理器，使Hadoop可以更好地支持并行化的数据挖掘算法。
数据挖掘是从大规模数据集中提取出有价值的信息的过程。在传统的数据挖掘算法中，往往需要将数据集分成小块，然后将这些小块分发给不同的节点进行计算，最后将结果进行汇总。然而，这种分发和汇总的过程会带来大量的数据传输和通信开销，导致计算效率低下。Hadoop2.0的引入解决了这个问题，可以将数据集以分布式的方式存储在HDFS（HadoopDistributedFileSystem）中，然后通过YARN将计算任务调度到各个节点上进行并行计算，大大提高了计算效率。
在使用Hadoop2.0进行并行化数据挖掘时，可以应用许多经典的数据挖掘算法。下面我们来介绍几种常用的算法并行化方法。
首先是K-means算法，它是一种常用的聚类分析算法。在传统的K-means算法中，需要迭代地计算数据点与聚类中心之间的距离，并重新分配数据点到各个簇中。在并行化计算中，可以将数据集切分成多个部分，并将这些部分分发给不同的节点进行计算。每个节点计算自己部分数据点的距离，并将计算结果发送给一个中心节点进行聚合。中心节点根据聚合结果更新聚类中心，并将新的中心值广播给各个节点，进一步进行下一轮的计算。通过这种方式，可以将计算任务并行化，加速K-means算法的计算过程。
另一个常见的算法是Apriori算法，用于挖掘频繁项集。在Apriori算法中，需要生成候选项集，然后计算每个候选项集的支持度，并筛选出频繁项集。在并行化计算中，可以将数据集切分成多个部分，并将这些部分分发给不同的节点进行计算。每个节点计算自己部分数据的候选项集，并将结果发送给一个中心节点进行聚合。中心节点根据聚合结果筛选出频繁项集，并将频繁项集的信息广播给各个节点，进一步进行下一轮的计算。通过这种方式，可以将Apriori算法的计算过程并行化，提高算法的计算效率。
此外，还有许多其他的数据挖掘算法可以在Hadoop2.0上进行并行化计算，如决策树算法、关联规则挖掘算法等。这些算法的并行化方法通常是将数据集切分成多个部分，并通过分布式的方式进行计算和汇总。
总之，基于Hadoop2.0的数据挖掘算法并行化研究可以极大地提高数据挖掘算法的计算效率。通过使用Hadoop2.0的分布式计算能力，可以将数据挖掘算法的计算任务并行化，加速算法的计算过程。不过，在并行化计算时，还需要考虑数据的切分和通信开销等问题，以充分发挥Hadoop2.0的优势。随着大数据技术的不断发展，基于Hadoop2.0的数据挖掘算法并行化研究将会越来越重要，为实现高效的数据挖掘提供强有力的支持。