【摘 要】
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规则引擎可以接受数据输入,解释业务规则,并根据业务规则做出业务决策,但是由于其只能使用在单机系统上的局限性,当其处理大量数据时,会显著的影响系统性能。为解决这个问题,
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规则引擎可以接受数据输入,解释业务规则,并根据业务规则做出业务决策,但是由于其只能使用在单机系统上的局限性,当其处理大量数据时,会显著的影响系统性能。为解决这个问题,本文在传统的Map Reduce框架下做出了改进,提出了一种分布式的规则引擎的实现方法。此方法通过构建一个并行的计算集群来处理大量的数据,集群中的每一台节点都有一个分支Rete网络。在规则分解和部署的过程中,利用了Apriori提高系统的性能。本文不仅在理论上描述了设计方法,而且也通过实验数据体现了系统的高性能。
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