聚类是一种基于数据对象的特征对数据集进行聚合的数据挖掘方法,主要目的是聚集相似的数据对象。随着传统互联网及移动互联网的飞速发展,企业和用户产生的数据呈爆炸式增长,面对海量数据时传统的聚类挖掘计算极为耗时,不能有效地满足数据挖掘的时效性需求。因此,为了应对海量数据的处理,算法优化与并行化研究成为热点。AP聚类算法是近几年提出的一种新型的方法,目前已被广泛研究与应用。与K-Means等算法相比,AP聚类不需要预设聚类中心,它把每个数据对象都视为潜在的聚类中心,通过数据对象间相互传递消息自动产生聚类中心。但这种聚类算法的时空复杂度较高,随着数据量的增大,整个计算耗时也迅速增大。为了使AP聚类算法能有效应用于海量数据分析,本文即主要研究并实现AP聚类算法的并行化方法,使聚类算法可在云计算集群环境下自动高效地并行化执行。Hadoop是一种开源的分布式计算框架,基于Google的MapReduce并行化思想将并行化的底层实现细节作了封装,使得开发人员只需关注并行的策略方法。针对Hadoop在处理迭代式算法的不足,Berkeley提出了Spark分布式内存计算框架,通过将数据转化为RDD进行缓存有效提升了迭代式算法的执行性能。本文在分析两种计算平台的特点基础上,首先设计实现了并行的AP聚类算法,并分析了并行算法的性能以及两种平台下并行算法执行的性能差异;再通过KDD99的入侵检测海量数据集的测试实验,表明在两个计算平台下并行AP聚类算法都具有良好的加速比和扩展性,且经由Spark内存计算框架的优化,AP聚类算法的执行可获得更高的效率,更适合海量数据的聚类分析应用。本文最后设计开发了一个基于云计算的聚类分析应用服务平台,即在后台将AP并行聚类等算法的实现无缝集成封装到Hadoop和Spark平台,对外则提供简单易用的Restful服务接口,同时提供可供本地调用的云聚类服务SDK,使开发者可直接调用并行化的聚类算法,有效屏蔽云计算底层实现细节,便于一般开发人员快速应用聚类云计算服务。