[发明专利]基于数据并行处理的大数据处理系统在审
申请号: | 201410783094.4 | 申请日: | 2014-12-16 |
公开(公告)号: | CN104461551A | 公开(公告)日: | 2015-03-25 |
发明(设计)人: | 高辉;尚成辉 | 申请(专利权)人: | 芜湖乐锐思信息咨询有限公司 |
主分类号: | G06F9/44 | 分类号: | G06F9/44;G06F17/30 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 241000 安徽省芜*** | 国省代码: | 安徽;34 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 数据 并行 处理 数据处理系统 | ||
1.一种基于数据并行处理的大数据处理系统,其特征在于设有数据预处理模块、与数据预处理模块相连接的数据挖掘模块以及与数据挖掘模块相连接的显示输出模块,还设有与数据挖掘模块相连接的参数设置模块;所述数据预处理模块包括属性增/删模块、属性位置交换模块、添加ID属性模块、多表合并模块、属性规约模块、数据冗余处理模块、数据抽样模块、数据噪声处理模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据并行处理的大数据处理系统,其特征在于所述数据挖掘模块包括聚类模块、分类模块、关联规则模块、社会关系网分析模块。
3.根据权利要求2所述的一种基于数据并行处理的大数据处理系统,其特征在于所述聚类模块中设有K-means算法模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据并行处理的大数据处理系统,其特征在于所述数据预处理模块采用并行数据预处理模块,设有Map/Reduce处理模型,通过调用Map函数,将每个处理任务由多个Map任务并行处理,这些Map任务被分配到所属处理任务分配的执行节点上执行,再通过调用Reduce函数,分别对每个处理任务的各Map任务的处理结果进行合并操作,完成数据预处理。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据并行处理的大数据处理系统,其特征在于所述数据挖掘模块为采用Map/Reduce机制的并行数据挖掘模块,设有Map/Reduce处理模型,通过调用Map函数,将每个处理任务由多个Map任务并行处理,这些Map任务被分配到所属处理任务分配的执行节点上执行,再通过调用Reduce函数,分别对每个处理任务的各Map任务的处理结果进行合并操作,完成并行数据挖掘。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于芜湖乐锐思信息咨询有限公司,未经芜湖乐锐思信息咨询有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201410783094.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种需求变更波及效应分析方法
- 下一篇:一种图标底座自动配色方法
- 数据显示系统、数据中继设备、数据中继方法、数据系统、接收设备和数据读取方法
- 数据记录方法、数据记录装置、数据记录媒体、数据重播方法和数据重播装置
- 数据发送方法、数据发送系统、数据发送装置以及数据结构
- 数据显示系统、数据中继设备、数据中继方法及数据系统
- 数据嵌入装置、数据嵌入方法、数据提取装置及数据提取方法
- 数据管理装置、数据编辑装置、数据阅览装置、数据管理方法、数据编辑方法以及数据阅览方法
- 数据发送和数据接收设备、数据发送和数据接收方法
- 数据发送装置、数据接收装置、数据收发系统、数据发送方法、数据接收方法和数据收发方法
- 数据发送方法、数据再现方法、数据发送装置及数据再现装置
- 数据发送方法、数据再现方法、数据发送装置及数据再现装置