基于Hadoop的并行挖掘算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 图目录 | 第9-10页 |
| 表目录 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题背景及意义 | 第11-13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 开源云平台Hadoop及数据挖掘概述 | 第17-31页 |
| ·Hadoop介绍 | 第17-23页 |
| ·HDFS介绍 | 第18-20页 |
| ·MapReduce介绍 | 第20-22页 |
| ·HBase介绍 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘概述 | 第23-28页 |
| ·数据挖掘概念 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘过程 | 第24-25页 |
| ·分类算法概述 | 第25-27页 |
| ·聚类算法介绍 | 第27-28页 |
| ·透析数据挖掘发展趋势 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于高可靠Hadoop数据挖掘平台的构建 | 第31-43页 |
| ·Hadoop环境的搭建 | 第31-32页 |
| ·集群的拓扑结构 | 第31页 |
| ·硬件描述 | 第31-32页 |
| ·软件描述 | 第32页 |
| ·安全策略Kerberos配置 | 第32-35页 |
| ·Kerberos概述 | 第32-34页 |
| ·Hadoop中配置Kerberos | 第34-35页 |
| ·高可用DRBD配置 | 第35-38页 |
| ·DRBD概述 | 第36-37页 |
| ·Hadoop中配置DRBD | 第37-38页 |
| ·基于Hadoop数据挖掘平台总体架构设计 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于云计算分类算法的设计及实现 | 第43-49页 |
| ·基于Hadoop分类算法的设计 | 第43-44页 |
| ·Naive Bayes算法概述 | 第44-45页 |
| ·改进的 Naive Bayes算法 | 第45-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于Hadoop聚类算法的设计及实现 | 第49-57页 |
| ·基于云计算聚类算法的设计 | 第49页 |
| ·K-Means算法概述 | 第49-52页 |
| ·改进的K-Means算法设计与实现 | 第52-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第6章 结论和展望 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 攻读硕士学位期间论文与科研情况 | 第65页 |
