构建大规模文本挖掘系统基于网格计算

文本分类作为信息检索与数据挖掘的核心技术和研究热点，在近年来得到了广泛关注和快速发展。随着文本数据量的指数增长，有效管理这些数据的需求日益迫切。在分布式环境下，采用基于Hadoop平台的TFIDF分类算法，这是一种简单而有效的文本分类算法，基于向量空间模型和余弦相似度进行分类。通过对两个数据集的实验验证，结果表明这种并行化算法在大数据集上表现出色，具有实际应用的潜力。

《大规模数据集的挖掘》是一本免费的数据挖掘教材，适合学习和研究使用。

大规模图数据的高效计算方法探索 多种算法详解

《基于Spark-Graphx的大规模用户图计算和应用》详细探讨了如何利用Apache Spark的GraphX组件进行大规模用户图计算。Spark作为快速、通用且可扩展的数据处理框架，其GraphX模块在社交网络分析、推荐系统构建和欺诈检测等领域发挥着重要作用。文章介绍了图计算的基本概念，以及如何使用RDD来表示和操作图的顶点和边。通过GraphX，可以实现图的遍历、模式匹配、最短路径查找等操作，还支持社区检测、度中心性计算、聚类系数分析和PageRank算法等应用。此外，文中还涵盖了图的转换和更新操作，以及各种算法的实现过程。对开发者来说，这是一份宝贵的学习资源。

使用Spark和GraphX进行大规模图计算和图挖掘的指南，详细讲解如何利用Spark技术处理图数据。涵盖了基本概念、操作方法以及实际应用，帮助用户高效地处理大规模图数据。

基于 Apache Spark，整合了来自互联网以及阿里云 EMR 智能团队研发的 JindoSpark 项目的实践经验，从多个维度阐述 Spark 的优化策略，并深入剖析其背后的实现原理，帮助读者在理解 Spark 运行机制的基础上进行性能调优。

提出了一种创新的大规模MIMO系统先导去污方案，结合了SPRS和WGC-PD两种现有方案。

GreenplumDB是一款开源大规模并行数据仓库，具备以下特性：- 基于MPP架构，实现海量数据加载和分析- 优化查询，支持大数据超高性能分析- 多态数据存储和执行，提升数据处理效率- 集成Apache MADLib，提供高级机器学习功能GreenplumDB与PostgreSQL、PostGIS等工具协同，构建一体化数据架构。

全面阐述大规模 Redis 集群的服务治理实践与探索，涵盖架构设计、监控告警、故障处理等实战经验。