基于Spark的动态聚类算法研究

　　针对数据流的聚类算法，近年来取得了有效的进展，出现了许多卓有成效的算法。随着信息采集技术的进步，需要处理的数据量越来越大，需要研究针对数据流的并行聚类算法。本文基于串行的数据流聚类算法D-Stream作出并行化改进，用通用的大数据处理框架Spark设计了一个基于分布式架构运行的动态数据聚类算法PDStream。实验结果表明，该算法具有更高的效率和良好的扩展性，能够实现分布式架构下的流数据动态聚类。