《表2 仿真实验数据选取：面向MapReduce的大数据分类模型及算法》

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《面向MapReduce的大数据分类模型及算法》

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提出实验，验证本文设计的面向Map Reduce的大数据分类模型及算法具备一定研究机制，引入CPU（KDD）公共数据处理技术，搭建大数据挖掘检测数据集合。实验需准备3台计算机设备，一台计算机设备为实验主机，设定主机为数据通过主节点（Master），剩余两台计算机设备匹配子节点数据。设备具体属性值如下:处理器选择因特尔（R）核心（TM），i7-5600运行处理模式；计算机硬盘内存为64GB；外设硬盘运行内存为256 GB；计算机运行系统版本为Ubuntu15.6；JAVA计算机语言包工具运行版本为2.6；集散式系统基础运行框架版本为2.6.4；仿真实验运行环境为集成式开发运行环境，配备Map Reduce数据插件，计算机数据集处理语言选择java。遵循标准测试数据库中数据集，设定该数据集合中共有60万个数据样本，样本中包含55个不同数据属性变量值，依照数据类别划分为8种，占用计算及运行内存79.5 MB。此次实验从60万个数据样本中，随机选取部分数据集合作为此次实验的对照组实验数据，同时选取同样数值的数据集合作为实验组测试数据，为提升实验结果的真实性，两组数据中不可包含重复数据。设定10组实验数据，数据选取具体情况如表2所示。