海量日志分布式处理系统的研究与应用



海量日志分布式处理系统的研究与应用

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海量日志分布式处理系统的研究与应用

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-10页
1 引言	第10-15页
· 研究背景及意义	第10-12页
· 论文内容	第12-13页
· 论文组织	第13-15页
2 Hadoop平台及聚类算法简介	第15-25页
· Hadoop平台	第15-17页
· HDFS体系架构-命名节点和数据节点	第15-16页
· MapReduce编程模型-Jobtracker和Tasktacker	第16页
· MapReduce编程模型-MapTask/ReduceTask调度	第16-17页
· 海量数据预处理模型框架	第17-20页
· MapReduce数据预处理	第17-19页
· 提取特征向量	第19-20页
· 聚类算法	第20-24页
· K-MEANS算法	第21页
· Mahout中K-MEANS算法	第21-23页
· K-MEANS算法分析计费日志	第23-24页
· 本章小结	第24-25页
3 系统优化	第25-40页
· 常见优化方法	第25-26页
· 导入数据效率优化	第26-33页
· 数据导入机制	第27-29页
· 优化后导入机制	第29-33页
· 数据处理/分析效率优化	第33-39页
· Map/Reduce执行流程	第33-34页
· 数据处理效率优化	第34-37页
· K-MEANS聚类分析效率优化	第37-39页
· 本章小结	第39-40页
4 基于myHadoop的校园网用户访问日志分析系统设计与实现	第40-46页
· myHadoop	第40-41页
· myHadoop开发环境	第40-41页
· 系统总体设计	第41-45页
· 系统分析架构	第41-42页
· 系统部署架构	第42-43页
· 系统模块设计	第43-45页
· 本章小结	第45-46页
5 实验测试与分析	第46-55页
· 实验计费日志数据集	第46页
· 实验测试环境	第46-48页
· 完全分布式部署	第47-48页
· 测试结果与分析	第48-55页
· 聚类结果展示	第48-51页
· 数据导入效率测试	第51-53页
· K-MEANS聚类分析效率测试	第53-55页
6 结束语	第55-57页
· 论文总结	第55页
· 下一步的工作方向	第55-57页
参考文献	第57-59页
附录A	第59-63页
附录B	第63-65页
作者简历	第65-67页
学位论文数据集	第67 页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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