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信息记录材料２０２５年１月第２６卷第１期
Ｓｐａｒｋ大数据智能分析平台设计研究
赵艳花
（银川能源学院信息传媒学院宁夏银川７５００２１）
【摘要】针对大数据分析活动易受到数据维度的影响，进而出现运行时间长、数据分析误差高等问题，提出Ｓｐａｒｋ（计算引擎）大数
据智能分析平台。通过局部约束的方式消减大数据维度，然后借助Ｓｐａｒｋ技术实现网络层的架构设计，使用数据分析编排器构建系
统服务器，设计实验用于验证所提平台的实际效果。实验结果表明：该平台的运行效率在９８％～９９％，数据分析的误差均值能够控制
在０５％～０８％，且加速度参数不小于９，证明所提平台具有实用性与科学性，可为相关人员或单位提供参考。
【关键词】Ｓｐａｒｋ（计算引擎）；大数据；智能分析平台
－－－
【中图分类号】ＴＰ１８【文献标识码】Ａ【文章编号】１００９５６２４（２０２５）０１００７６０４
０引言率；ｓｉｎＬ为高维数据集转化系数。
大数据分析在现代信息处理领域中占据着重要地位，Ｆ可表示为
但其易受到数据维度高、数据量大等问题的影响，导致运ｋ２１
＝χ－＋＋
Ｆ∑［ｋ（１ｅ）ＣＣ′］（２）
ｔｒｉｊ
×－
行时间长、数据分析误差高等问题的出现。ｉ，ｊ≠０ｔｒ（１ｅ）
［１］χ－
在已有研究中，刘恕涛等设计一套基于Ｓｐａｒｋ的云式中：为常数；１ｅ为取值范围；ＣＣ′为ｘ轴上的极大ｉｊ
２
端用户行为审计系统，通过此系统实现对用户访问的追值；ｋ为ｙ轴上的极大值；ｔｒ为曲线斜率影响Ｑ标志点附
ｔｒ
查，以此方式实现对系统中安全隐患的监控。杨珍珍等［２］着的情况。
将Ｓｐａｒｋ系统应用到高校的校史编研中，构建一个面向高除上述分
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