基于YARN的数据挖掘系统的设计与实现的任务书

基于YARN的数据挖掘系统的设计与实现的任务书任务书题目：基于YARN的数据挖掘系统的设计与实现任务背景：近年来，随着数据量的不断增加，数据挖掘技术越来越受到关注。YARN作为Hadoop生态系统的重要组成部分，已经成为许多大数据处理平台的首选。因此，基于YARN的数据挖掘系统的设计与实现具有重要意义。任务目标：本次任务主要目标是设计一种基于YARN的数据挖掘系统，并实现系统的关键部分。系统能够对海量数据进行分布式处理，实现多种数据挖掘算法，并支持用户灵活配置算法参数。任务要求：1.系统设计与实现（1）系统架构设计：任务分配、数据通信、结果合并等。（2）数据挖掘算法的实现：通过MapReduce或Spark等分布式计算工具实现K-means算法、Apriori算法等多种数据挖掘算法。（3）算法参数配置：提供用户界面以方便用户设置K-means算法中K的值、Apriori算法中支持度和置信度等参数设置。（4）结果展示：将数据挖掘结果以可视化的方式展示给用户。2.系统性能评估（1）数据集选择：选择不同规模的数据集，如10GB、100GB、1TB等。（2）性能测试：测试系统在不同数据规模下的运行时间和资源消耗情况，如CPU、内存、磁盘等。（3）优化措施：根据测试结果分析系统的瓶颈，提出针对性的优化措施，如算法改进、资源分配优化、并行调度等。3.文档撰写与演示（1）系统设计文档：包括系统架构设计、关键技术实现、算法参数配置等内容。（2）系统测试文档：包括数据集选择、性能测试结果、优化措施等内容。（3）系统演示：以演示的方式展示系统的实现和性能优势。4.其他要求（1）认真阅读相关文献，掌握分布式系统、数据挖掘算法等方面的基础知识。（2）独立完成任务，遵守学术诚信的规范和道德规范。（3）按时完成任务，认真参加讨论和汇报。参考文献：[1]ZhangY,WangJ,LiuX,etal.BuildingaBigDataplatformfordatamining,analysisandvisualization[J].AppliedIntelligence,2018,48(1):127-138.[2]ChenY,MaoS,XuL,etal.Thinkbig:aframeworkforminingbigdata[J].ACMSIGKDDExplorationsNewsletter,2014,16(1):1-10.[3]黄勇,范川珂.基于Hadoop的数据挖掘建模技术与方法[M].人民邮电出版社,2016.[4]黄晓阳,杨振松,欧阳明亮.基于Spark的分布式数据挖掘算法研究[J].计算机应用研究,2018,35(5):1359-1363.[5]DeBoniL,FumarolaF,MatteucciM,etal.AnalyzingApacheSparkworkloadperformanceonaprivatecloud[J].JournalofCloudComputing,2017,6(1):14.[6]ShiJ,WeiW,YuanyuanK,etal.AMapReduce-basedparallelalgorithmforassociationruleminingusingnondistributedFP-tree[J].JournalofAppliedMathematics,2014,2014:1-12.