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随着大数据时代的到来，网络上充斥着大量高速变化的数据流，然而传统数据挖掘技术不能很好地直接应用到数据流上。研究基于决策树的数据流分类挖掘算法，其研究思路是首先描述一般决策树；然后重点阐述数据流决策树VFDT的算法的实现，采用TwitterStorm分布式流式计算框架的并行计算和YahooSAMOA机器学习平台．对VFDT算法进行并行化设计；最后通过实验验证并行化的VHT决策树算法具有良好的运行效率与性能。