Mining of Massive Datasets（数据集挖掘规模化）

资 源 简 介

Mining of Massive Datasets（数据集挖掘规模化）

详 情 说 明

面对现代海量数据的挑战，传统数据挖掘技术需要从算法、存储和计算三个维度进行重构。

核心挑战在于数据规模超出单机处理能力时的解决方案。首先涉及数据存储的分布式化，通过分片和冗余机制确保数据可用性；其次是计算模型的并行化，MapReduce框架成为经典范式，其分而治之的思想将任务拆分为映射和归约两个阶段；最后是算法的适应性改造，例如传统频繁项集挖掘需要改进为支持增量计算的算法。

实际处理时还需考虑数据倾斜问题，即某些节点负载过高的情况。常用解决策略包括数据重分区和动态任务调度。值得注意的是，随着硬件发展，现在的技术栈已从早期Hadoop生态扩展到支持实时处理的Spark等新框架。