在数据查询过程中，易受冗余数据、服务器异常、虚拟信息等问题的干扰，导致查询时间长、查询稳定性差等现象产生。为了解决上述问题，提出基于属性关联模型的大数据集群查询算法。采用扩展t-SNE算法对大数据集群中的数据节点做降维处理，避免冗余数据对查询过程产生干扰。将降维后的数据输入到属性关联模型中，实现大数据集群的特征提取，并将提取的特征输入到分布式并行架构中，通过查询负载量的计算完成大数据集群的查询。实验结果表明，所提算法的响应时间短，查询开销小于50Mb,且查询稳定性强。
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