基于Hadoop平台的数据挖掘技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究目的与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第12-14页 |
| ·云计算 | 第12-13页 |
| ·大规模数据挖掘 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·研究方法 | 第15-16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 云计算技术 | 第17-27页 |
| ·云计算 | 第17-19页 |
| ·云计算的定义及特点 | 第17-18页 |
| ·云计算的相关产品 | 第18-19页 |
| ·Apache Hadoop 项目 | 第19页 |
| ·HDFS 简介 | 第19-22页 |
| ·HDFS 的集群结构 | 第20页 |
| ·HDFS 的工作流程 | 第20-21页 |
| ·DistributedCache 分布式缓存 | 第21-22页 |
| ·MapReduce 简介 | 第22-23页 |
| ·MapReduce 的集群结构 | 第22页 |
| ·MapReduce 的执行过程 | 第22-23页 |
| ·HBase 简介 | 第23-25页 |
| ·HBase 的集群结构 | 第23-24页 |
| ·面向列存储 | 第24页 |
| ·HBase 数据模型 | 第24-25页 |
| ·Hive 简介 | 第25-26页 |
| ·Hive 的集群结构 | 第25-26页 |
| ·Hive 与 HBase 的集成 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于 MapReduce 框架的数据挖掘 | 第27-43页 |
| ·朴素贝叶斯分类算法 | 第27-34页 |
| ·算法介绍 | 第27-28页 |
| ·应用 MapReduce 框架的思路 | 第28页 |
| ·MapReduce 实现 | 第28-30页 |
| ·实例说明 | 第30-34页 |
| ·K-modes 聚类算法 | 第34-38页 |
| ·算法介绍 | 第34-35页 |
| ·应用 MapReduce 框架的思路 | 第35页 |
| ·MapReduce 实现 | 第35-36页 |
| ·实例说明 | 第36-38页 |
| ·ECLAT 频繁项集挖掘算法 | 第38-42页 |
| ·算法介绍 | 第38页 |
| ·应用 MapReduce 框架的思路 | 第38-39页 |
| ·MapReduce 实现 | 第39页 |
| ·实例说明 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于 HBase 分布式数据库的数据挖掘 | 第43-50页 |
| ·GAC-RDB 分类算法介绍 | 第43-44页 |
| ·应用在 HBase 上的思路 | 第44-45页 |
| ·在分布式数据库上的实现 | 第45-47页 |
| ·选择第一个分裂属性 | 第45页 |
| ·Cube 运算 | 第45-46页 |
| ·选择参与计算的属性 | 第46页 |
| ·生成候选决策表 | 第46-47页 |
| ·裁剪决策表 | 第47页 |
| ·终止条件 | 第47页 |
| ·实例说明 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 实验平台搭建 | 第50-59页 |
| ·实验硬件配置 | 第50页 |
| ·Hadoop 平台的搭建 | 第50-55页 |
| ·节点规划 | 第51页 |
| ·SSH 无密码验证 | 第51页 |
| ·机器名配置 | 第51页 |
| ·Hadoop 配置 | 第51-52页 |
| ·Hadoop 启动及运行信息查看方式 | 第52-54页 |
| ·MapReduce 程序运行方式 | 第54-55页 |
| ·HBase 分布式数据库的配置与运行 | 第55页 |
| ·HBase 配置 | 第55页 |
| ·HBase 启动及运行信息查看方式 | 第55页 |
| ·Hive 数据仓库分析工具的配置与运行 | 第55-58页 |
| ·与 HBase 集成 | 第55-57页 |
| ·Hive 启动及管理方式 | 第57页 |
| ·Hive 程序运行方式 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第59-66页 |
| ·基于 MapReduce 框架的数据挖掘实验 | 第59-61页 |
| ·朴素贝叶斯分类算法实验结果 | 第59-60页 |
| ·K-modes 聚类算法实验结果 | 第60-61页 |
| ·ECLAT 频繁项集挖掘实验结果 | 第61页 |
| ·基于 HBase 分布式数据库的数据挖掘实验 | 第61-64页 |
| ·GAC-RDB 分类算法数据量递增的实验结果 | 第62-63页 |
| ·GAC-RDB 算法属性数递增的实验结果 | 第63-64页 |
| ·算法评估 | 第64-65页 |
| ·算法的改造效果 | 第64页 |
| ·使用各个方法的时间以及方便性 | 第64-65页 |
| ·实验结果的代表性 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第七章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |
