dianziyuanqijianyuxinxijishu电子元器件与信息技术174|大数据背景下Hadoop技术在关联规则挖掘中的应用李泽龙贵州师范大学国际教育学院，贵州贵阳550000摘要：随着信息技术的快速发展，现在已经进入了大数据时代。关联规则挖掘是数据挖掘中最重要的技术之一，从庞大的数据中挖掘有价值的信息仍然是一个悬而未决的问题。处理大量的数据对现有的计算软件和硬件提出了挑战，而Hadoop相关技术为关联规则挖掘算法提高了效率。本文讨论了大数据发展现状以及关联规则与频繁项集挖掘的意义，分析了频繁项集挖掘的基本算法及其存在的问题，提出了Hadoop技术在关联规则挖掘中的应用策略，分析了Hadoop技术与关联规则挖掘算法相结合的优势。关键词：大数据；关联规则挖掘；频繁项集挖掘；分布式处理中图分类号:N37文献标志码:ADOI:10.19772/j.cnki.2096-4455.2022.12.0380引言随着信息技术的快速传播，大多数数据都是数字化的，对于数据的处理和有价值信息的挖掘成为了一个值得探索的技术，数据挖掘技术应运而生。对具有价值的数据信息的分析与识别，都是通过对大量、动态且能够持续的数据运用新的系统、工具和模型进行充分的挖掘和分析得到的[1]。在进入大数据时代后，大量数据的涌现使得如何处理大规模数据的问题仍然存在。大数据意味着数据无法被大多数当前的信息系统或方法处理和处理，因为大数据时代的数据不仅会变得太大而无法加载到一台机器中，还意味着大多数传统的数据挖掘方法或为集中式数据分析过程而开发的数据分析可能无法直接应用于大数据。1大数据发展现状信息技术的进步促进了数据的大容量、高速度和连续存储数据的能力，这导致了几个计算方面的挑战。由于大数据在体积、速度、多样性、可变性、准确性、波动性以及最近产生的价值等方面的特性，大数据计算是未来计算的新趋势。大量的原始数据围绕着我们，这些数据无法由人类或手动应用程序直接处理。互联网、工程和科学应用和网络、商业服务等技术，由于开发了强大的存储和连接工具，数据呈指数级增长。面对这种海量数据的增长，有价值的信息不容易获得也无法自动提取。数据科学和数据挖掘在当前信息时代变得越来越流行。如今，我们管理处理的当前数据量已经超过了传统系统的处理能力，这也适用于数据挖掘。新技术和服务（如云计算）的出现以及硬件价格的降低正在导致互联网上的信息率不断提高。大数据已成为信息和企业信息科学、商业活动、政策、公共管理以及决策者的重要研究领域。它还带来...
