基于Spark和Redis的增量式数据降维算法研究

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摘要：传统的增量式数据降维算法无法满足特定场景数据降维的实时性和高效性要求。文章研究的基于Spark和Redis的分布式增量数据降维算法DIPCA，可高效处理超大规模流式数据并实现实时更新，该算法的关键创新在于利用Spark的分布式特性以及Redis的高速缓存机制。实验结果表明，算法的性能和可扩展性得到了极大的提升。（剩余4395字）

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