基于MapReduce的大规模数据挖掘技术：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，人类社会进入了大数据时代。数据量呈指数级增长态势，据国际数据公司（IDC）预测，全球数据总量将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB。这些数据来源广泛，包括社交媒体、电子商务、物联网设备、科学研究等各个领域。如此庞大的数据规模和复杂的数据类型，给传统的数据处理技术带来了巨大的挑战。

在大数据处理领域，MapReduce作为一种分布式计算框架，应运而生并迅速成为研究和应用的热点。它由Google公司于2004年提出，旨在解决大规模数据的并行