【摘 要】
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文中基于Spark和多叉树对传统Apriori算法进行改进,将原始事物数据库转换为布尔矩阵,切割成多个分区数据库后交由Spark的各个Worker节点处理,以多叉树的形式存储中间结果,最
【机 构】
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武汉邮电科学研究院,烽火通信科技股份有限公司南京研发部
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文中基于Spark和多叉树对传统Apriori算法进行改进,将原始事物数据库转换为布尔矩阵,切割成多个分区数据库后交由Spark的各个Worker节点处理,以多叉树的形式存储中间结果,最后交由主节点进行合并,得到全局频繁项集。将基于Spark实现的Apriori算法同Hadoop环境下的Apriori算法进行性能对比,发现在数据量相同的情况下基于Spark的Apriori算法较基于Hadoop的Apriori算法执行时间减少了67%以上,采用多叉树存储中间结果后,算法执行时间在原来的基础上减少了44%以上
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