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MapReduce编程模型的简单性和高性价比使得其适用于海量数据的并行处理.然而,MapReduce欠缺对多数据源、组件复用以及数据可视化支持,这些缺点使用户在运用MapReduce框架进行数据挖掘时暴露出开发效率低下,重复开发等问题.提出了一种基于MapReduce的数据挖掘平台的设计与实现,该设计思想为Hadoop作为大规模数据计算平台在数据挖掘、数据可视化以及商业智能应用方面的不足提供了参考与弥补.同时,基于该方法实现了一个大规模数据挖掘工具. 相似文献
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对企业至关重要的遗留系统,是单点登录集成的重要组成部分。然而由于遗留系统开发环境变动、技术过时等原因,导致遗留系统的升级困难。传统的基于脚本的单点登录方案存在凭证传输安全风险、无法实现包含动态信息的登录、凭证同步代价高等缺陷。提出一种基于过滤器的遗留系统单点登录方案,在模拟登录和自动凭证同步过程中实现基于SAML标准的凭证安全传输,以及包含动态信息的模拟登录。最后通过具体应用的单点登录集成验证其有效性和实用性。 相似文献
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云应用是云计算技术在应用层的一种重要体现形式,通常由分布式异构组件构成,且组件相互依赖,配置参数众多。组件依赖导致配置参数间存在关联,使应用运行时弹性扩展难以确定组件实例的配置顺序并保证关联参数的一致性,导致应用扩展后的系统故障和服务不可用。针对这一问题,提出了一种基于模型的云应用动态自配置方法,实现运行时组件实例配置顺序的自动协调,保障配置参数的一致性,提高应用运行时弹性扩展的可靠性。首先提出一种部署配置模型STM(Service-based Topology Model),该模型采用声明式的方法刻画云应用的部署拓扑结构,并基于服务的方式描述组件信息,实现组件间关联关系的分离,涵盖运维部署、扩展、运行时服务状态的监测。 然后 基于该模型,提出了一个云应用动态自配置协议,其基于服务注册发现机制实现组件间强依赖关系的解耦,保证动态调整应用实例时组件配置变化的一致性,实现组件部署配置的并行化。基于上述方法实现了一个原型系统,通过对分布式应用BookStore-TPCW的部署配置和运行时弹性扩展来验证方法的有效性。 相似文献
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