七月学习-数据挖掘海量分布式处理

数据挖掘七月学习PPT

在海量数据存储领域，NoSQL占据着不可忽视的地位。CAP、BASE、ACID 这些经典原理，曾为其发展提供重要指导。 CAP 定理 数据一致性（Consistency）：所有节点访问相同最新数据副本。 高可用性（Availability）：可读写状态始终保持，停工时间最小化。 分区容错性（Partition Tolerance）：可容忍网络分区。 例如，传统数据库通常侧重 CA，即强一致性和高可用性；而 NoSQL 和云存储则通常选择降低一致性，以换取更高的可用性和分区容忍性。 ACID 原则 根据 CAP 分类，ACID 原则多用于 CA 型关系数据库。 值得注意的是，近年来随着实时

使用软件代理进行数据挖掘的参考（Hillol Kargupta, Brian Stafford, Ilker Hamzaoglu）

对分布式环境中数据挖掘的全面调查。

该研究提出基于支持向量机的分布式数据挖掘模型 DSVM，以解决分布式环境中数据挖掘遇到的挑战。DSVM 利用特征多叉树来表示分布式数据集的总体特征，并使用壳向量来实现分布式支持向量机的增量更新。实验表明，DSVM 在解决存储开销、效率、安全性和隐私性等问题方面取得了成效。

在当前版本中，我们提供了一种优化分布式查询处理的新方法。这一技术改进不仅提高了查询效率，还增强了系统的可扩展性和稳定性。通过此更新，用户可以更快速地完成复杂查询操作，同时减少系统资源的消耗。

分布式查询处理的两个步骤 分布式查询处理涉及两个关键步骤，以确保高效的数据检索和处理： 1. 数据区域化 (Data Localization): 将输入的代数查询转换为等效的分段查询。 分段查询更易于进行代数转换和简化。 确保查询针对相关数据分区执行，从而减少数据传输。 2. 全局优化 (Global Optimization): 基于输入的分段查询制定最佳执行计划。 考虑数据分布、网络通信成本和节点处理能力等因素。 优化查询执行顺序和数据传输路径，以最小化整体执行时间。 通过数据区域化和全局优化，分布式数据库可以高效地处理复杂查询，并确保最佳性能。

Flink是一款强大的分布式处理引擎，专为无界和有界数据流设计。其核心特性包括批流一体化处理、精密的状态管理和事件时间支持。Flink不仅支持在各种资源管理框架上运行，还能独立部署在裸机集群上，保证系统稳定运行。在实际应用中，Flink适用于事件驱动的反欺诈系统、实时数据分析和媒体流推荐等场景。

随着数据库技术的进步，MySQL在处理大数据时采用了分布式处理策略，实现了数据的分库分表操作。