【摘 要】
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随着人类产生的数据量呈指数级增长,数据的海量、多样化等特征使传统的聚类算法无法处理这些数据,而近来较为流行的Hadoop平台在处理数据的速度上也达到瓶颈。因此,专家们想
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随着人类产生的数据量呈指数级增长,数据的海量、多样化等特征使传统的聚类算法无法处理这些数据,而近来较为流行的Hadoop平台在处理数据的速度上也达到瓶颈。因此,专家们想要研究一种更为适合的处理平台来处理遇到的海量数据,Spark平台应运而生。首先介绍了聚类算法定义与分类,随后提出了Spark平台,包括Spark核心技术(RDD)、Spark和Hadoop的对比,并介绍了K-means在Spark平台上的实现,最后总结了Spark的应用现状并对其未来发展进行了展望。
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