【摘 要】
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目前数据呈爆炸式增长,海量存储状态,给聚类研究带来了诸如计算复杂性和计算能力不足都很多问题;而云计算平台通过负载均衡,动态配置大量的虚拟计算资源,有效地突破了耗时耗
【机 构】
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南京工程学院信息化建设与管理办公室
【基金项目】
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南京工程学院校级科研重点基金（QKJA2011011）,江苏省属高校自然科学基金（11KJB510005）,国家自然科学基金（61104085）
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目前数据呈爆炸式增长,海量存储状态,给聚类研究带来了诸如计算复杂性和计算能力不足都很多问题;而云计算平台通过负载均衡,动态配置大量的虚拟计算资源,有效地突破了耗时耗能的瓶颈,在海量数据挖掘中体现出了其独特的优势;文章深入研究了基于云计算平台Hadoop的并行K-means算法,并结合MapReduce分布式计算模型,给出了算法设计的方法和策略,包括MapReduce处理的map、shuffle和Reduce 3个过程,仿真结果表明K-means并行算法的效率较高。
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