基于MAP REDUCE的大数据不一致性解决算法

大数据时代悄然而至,数据质量也引起人们的关注。在提高数据质量方面,很重要的一部分是解决数据不一致性问题。针对大数据情况下的数据不一致问题,本文提出了在MAP-REDUCE框架下的聚类算法。本文在MAP-REDUCE框架下对K-MEDOIDS聚类算法进行了改进,增强了算法的适用性和精确性,并通过仿真实验验证了在大数据环境下该算法的并行性和有效性。