基于Spark-apriori算法的农业灾害预测  

作　　者：刘亚雄 

机构地区：[1]山西农业大学

出　　处：《电子世界》2020年第6期75-76,79,共3页Electronics World

摘　　要：Apriori算法是关联规则数据挖掘领域最经典的算法之一,但是随着大数据时代的到来,Apriori算法已经不能满足海量数据挖掘的要求,本文采用优化的Spark-Apriori算法对原始的Apriori算法进行改进,充分利用了Spark的内存计算,容错机制,RDD等优势。改进后的算法在性能和运行速度上较原始Apriori算法都有所提高。农业灾害会对生态环境产生巨大破坏。基于此,通过spark-apriori算法和关联规则算法对农业灾害进行预测,为采取有效措施提供数据支持。农业灾害的发生不仅仅对农民生产和收益有直接的影响,还会带来其他间接的社会经济效应,如影响农业生产相关部门的发展,破坏资源与生态环境,甚至还会威胁到人类的生存与社会稳定。

关 键 词：APRIORI算法 关联规则算法 内存计算 海量数据挖掘 容错机制 农业灾害 大数据时代 运行速度 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]