分布式数据挖掘实战：构建PB级数据处理的高可用架构
副标题：从理论到落地，解决大规模数据挖掘的性能瓶颈
摘要/引言
问题陈述
在大数据时代，企业数据量正以每两年翻一番的速度爆炸式增长。某电商平台的用户行为数据已从2020年的10TB增长至2024年的5PB，传统单机数据挖掘工具（如Scikit-learn、R）面临三大致命问题：
- 性能瓶颈：单机内存无法加载PB级数据，处理1TB数据需24小时以上；
- 可扩展性差：无法通过增加硬件节点提升处理能力，硬件升级成本极高；
- 容错性弱：单机故障会导致整个任务失败，数据挖掘流程中断。
这些问题严重阻碍了企业对大规模数据的价值挖掘，比如用户行为分析、推荐系统优化、 fraud detection等核心业务无法高效开展。
核心方案
本文提出**“数据分片-并行处理-容错恢复”三位一体的分布式数据挖掘架构**，结合**Hadoop（存储）+ Spark（批处理）+ Flink（流处理）**的技术栈，实现PB级数据的高效挖掘。该架构的核心设计原则是：
- 横向扩展：通过增加计算节点提升处理能力，而非升级单节点硬件；
- 数据本地化：将
