基于Spark的BIRCH算法并行化的設計與實現(xiàn)
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在分布式計算和內存為王的時代，Spark作為基于內存計算的分布式框架技術得到了前所未有的關注與應用。著重研究BIRCH算法在Spark上并行化的設計和實現(xiàn)，經過理論性能分析得到并行化過程中時間消耗較多的Spark轉化操作，同時根據(jù)并行化BIRCH算法的有向無環(huán)圖DAG，減少shuf_fle和磁盤讀寫頻率，以期達到性能優(yōu)化。最后，將并行化后的BIRCH算法分別與單機的BIRCH算法和MLlib中的KMeans聚類算法做了性能對比實驗。實驗結果表明，通過Spark對BIRCH算法并行化，其聚類質量沒有明顯的損失，并且獲得了比較理想的運行時間和加速比。
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