Apriori algoritmen som gruvor frekventa objektet är en av de mest populära och allmänt använda data mining algoritmer. Nu dagar många algoritmer har föreslagits på parallella och distribuerade plattformar för att förbättra prestandan för Apriori algoritm. De skiljer sig från varandra på grundval av lastbalanseringsteknik, minnessystem, data sönderdelningsteknik och datalayout som används för att genomföra dem. Problemen med de flesta av de distribuerade ramarna är overheads för att hantera distribuerade system och brist på hög nivå parallellprogrammering språk. Även med rutnät computing finns det alltid potentiella chanser till nodfel som orsakar flera ombearbetningar av uppgifter. Dessa problem kan lösas genom MapReduce-ramverket som införs av Google. MapReduce är en effektiv, skalbar och förenklad programmeringsmodell för storskalig distribuerad databehandling på ett stort kluster av råvarudatorer och som även används i molndata. I detta dokument presenterar vi översikten över parallella Apriori-algoritm som implementerats på MapReduce-ramverket. De kategoriseras på grundval av Map and Reduce funktioner som används för att genomföra dem t.ex. 1-fas vs. k-fas, I/O av Mapper, Combiner och Reducer, med hjälp av funktionalitet Combiner inuti Mapper etc. Denna undersökning diskuterar och analyserar de olika implementeringarna av Apriori på MapReduce ramverk på grundval av deras särskiljande egenskaper. Dessutom innehåller den även fördelarna och begränsningarna med MapReduce-ramverket.
I REF, Sudhakar Singh et al. presenterade en översikt över parallell Apriori-algoritm som implementerats på MapReduce-ramverket.
Review of Apriori Based Algorithms on MapReduce Framework
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}