【摘 要】
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随着信息化时代的到来,也相应提升了科技的发展。现阶段网络技术的发展也不断为数据库的发展提供技术支持。在实际应用网络技术时常常会出现大量的数据需要处理,人们开始致力
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随着信息化时代的到来,也相应提升了科技的发展。现阶段网络技术的发展也不断为数据库的发展提供技术支持。在实际应用网络技术时常常会出现大量的数据需要处理,人们开始致力于探讨致聚类研究课题,但是随着不断深入的盐分分析也显现出较多的问题,例如出现了新的计算环境还有海量数据等。本文主要是探讨分析了基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法设计研究,并且在此基础之上提供了新的设计算法方式以及应对策略。根据大量的数据研究显示,并行k-means聚类算法设计的加速比较为良好,并且具有优质的数据伸缩率性能以及扩展率,有效作用于挖掘和分析海量数据。
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