Numera, när mängden data växer i en aldrig tidigare skådad takt, har storskalig datautvinning och kunskapsupptäckt blivit en ny utmaning. Rough set teori för kunskapsförvärv har framgångsrikt tillämpats i data mining. Den nyligen införda MapReduce-tekniken har fått stor uppmärksamhet från både forskarvärlden och industrin för dess tillämpning i big data analys. Till min kunskap från big data, presenterar vi parallella storskaliga grov uppsättning metoder för kunskapsinhämtning med MapReduce i detta papper. Vi implementerade dem på flera representativa MapReduce runtime system: Hadoop, Phoenix och Twister. Prestandajämförelser på dessa drifttidssystem redovisas i detta dokument. De experimentella resultaten visar att (1) Beräkningstiden är oftast minimal på Twister medan du använder samma kärnor; (2) Hadoop har den bästa speedupen för större datamängder; (3) Phoenix har den bästa speedupen för mindre datamängder. De utmärkta speedups visar också att de föreslagna parallella metoderna effektivt kan bearbeta mycket stora data på olika körtidssystem. Fallgropar och fördelar med dessa runtime-system illustreras också genom våra experiment, som är till hjälp för användare att bestämma vilket runtime-system som ska användas i deras applikationer.
I REF jämförs olika drifttidssystem för att använda dessa approximationer för kunskapsinhämtning.