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基于Spark动态选择缓存替换策略的DBSCAN算法优化研究
【摘 要】
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近年来,大数据技术不断发展,Spark成为目前大数据领域较为常用的计算框架。其设计内存计算提升执行性能,但RDD缓存替换会影响任务运行效率。DBSCAN聚类算法可在有噪声点的数据集中发现任意类簇,但传统聚类存在不足且Spark Mllib没有实现并行计算。据此对Spark缓存替换与DBSCAN聚类算法并行优化展开研究。根据Spark缓存替换LRU算法存在的问题,提出动态选择RDD缓存替换算法DSR
【出 处】
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武汉纺织大学
【发表日期】
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2021年01期
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