实时分布式Web日志分析系统的设计与实现
这是一篇关于分布式计算,日志分析,Hadoop,Map Reduce的论文, 主要内容为Web日志是由Web服务器产生的数据记录,包含着网站运行的重要信息。通过日志分析,我们可以获取网站页面的访问量、分析用户行为、计算用户搜索的关键词排行等,从而实现企业的数据化运营。通常单日访问量在10万以上的中小型网站每天会产生1GB以上的日志文件,对于更大型的网站,可能每小时都会产生10GB以上的日志文件。当日志数据以每天10GB、100GB的速度增长的时候,使用单台主机已无法满足对数据的计算和存储性能需求。因此,采用分布式计算和存储技术来完成对Web日志的分析处理已成为必然的发展趋势。目前较为流行的分布式计算框架是Hadoop,已被广泛应用于日志分析、数据挖掘等领域。Hadoop的核心是通过Map Reduce并行计算模型和分布式存储系统(HDFS)实现对程序、内存、存储资源的管理。其本质是一种后计算流的过程,已足够应对海量数据计算,但在性能方面仍存在一定的缺陷:(1)日志元数据首先会存入到HDFS中,在计算时才重新读取,这其中必定引起一定的计算延迟,时效性得不到保证;(2)HDFS会保存大量的原始日志数据,考虑到冗余备份,会对机器的资源造成极大的浪费。(3)用户必须实现复杂并且难以重用和维护的Map Reduce程序,不具备良好的通用性。因此,针对Hadoop计算的不足,本文提出了一种全新的计算流方案,并设计和实现了一个可视化的Web日志分析系统,具体内容包括:第一,针对日志分析的应用场景,定义系统需求,将系统分为数据采集和存储、后台计算、前端展现三个部分。用户通过系统界面完成日志模型配置,然后系统根据用户规则生成计算任务,并将每分钟的数据统计结果以报表的形式返回给用户。第二,设计系统架构及功能模块,优化系统的计算和存储性能。本文基于Map Reduce并行计算模型,设计了一种更能满足实时性、周期性需求的计算流,降低了计算过程中的延时,提高了数据的齐全度和系统的故障恢复能力。并根据数据结果的周期性,设计了一套优化的存储方案,降低了存储系统的次级索引负担,提高数据检索效率。第三,根据系统各模块处理流程,实现系统功能,包括日志模型管理、数据计算、数据存储、前端展现。其中描述了各模块间的交互数据格式和通信流程,并详细阐述了任务的调度策略和执行过程。第四,设计三个实验场景,验证本日志分析系统的功能及性能。首先通过对某电商网站访问量的统计,分析系统运行情况,然后对比分析了单台主机处理、并行处理、Hadoop计算处理的耗时。测试结果表明分布式计算比单机运算的效率更高,本系统的计算模型比Hadoop的实时性更高。本系统通过分布式计算和存储方案解决了海量日志分析过程中的实时性和数据可靠性问题,并通过配置化的用户界面完成日志分析过程的规范化管理,有效的提高了日志分析的效率,在大数据时代具有一定的现实意义和应用价值。
实时分布式Web日志分析系统的设计与实现
这是一篇关于分布式计算,日志分析,Hadoop,Map Reduce的论文, 主要内容为Web日志是由Web服务器产生的数据记录,包含着网站运行的重要信息。通过日志分析,我们可以获取网站页面的访问量、分析用户行为、计算用户搜索的关键词排行等,从而实现企业的数据化运营。通常单日访问量在10万以上的中小型网站每天会产生1GB以上的日志文件,对于更大型的网站,可能每小时都会产生10GB以上的日志文件。当日志数据以每天10GB、100GB的速度增长的时候,使用单台主机已无法满足对数据的计算和存储性能需求。因此,采用分布式计算和存储技术来完成对Web日志的分析处理已成为必然的发展趋势。目前较为流行的分布式计算框架是Hadoop,已被广泛应用于日志分析、数据挖掘等领域。Hadoop的核心是通过Map Reduce并行计算模型和分布式存储系统(HDFS)实现对程序、内存、存储资源的管理。其本质是一种后计算流的过程,已足够应对海量数据计算,但在性能方面仍存在一定的缺陷:(1)日志元数据首先会存入到HDFS中,在计算时才重新读取,这其中必定引起一定的计算延迟,时效性得不到保证;(2)HDFS会保存大量的原始日志数据,考虑到冗余备份,会对机器的资源造成极大的浪费。(3)用户必须实现复杂并且难以重用和维护的Map Reduce程序,不具备良好的通用性。因此,针对Hadoop计算的不足,本文提出了一种全新的计算流方案,并设计和实现了一个可视化的Web日志分析系统,具体内容包括:第一,针对日志分析的应用场景,定义系统需求,将系统分为数据采集和存储、后台计算、前端展现三个部分。用户通过系统界面完成日志模型配置,然后系统根据用户规则生成计算任务,并将每分钟的数据统计结果以报表的形式返回给用户。第二,设计系统架构及功能模块,优化系统的计算和存储性能。本文基于Map Reduce并行计算模型,设计了一种更能满足实时性、周期性需求的计算流,降低了计算过程中的延时,提高了数据的齐全度和系统的故障恢复能力。并根据数据结果的周期性,设计了一套优化的存储方案,降低了存储系统的次级索引负担,提高数据检索效率。第三,根据系统各模块处理流程,实现系统功能,包括日志模型管理、数据计算、数据存储、前端展现。其中描述了各模块间的交互数据格式和通信流程,并详细阐述了任务的调度策略和执行过程。第四,设计三个实验场景,验证本日志分析系统的功能及性能。首先通过对某电商网站访问量的统计,分析系统运行情况,然后对比分析了单台主机处理、并行处理、Hadoop计算处理的耗时。测试结果表明分布式计算比单机运算的效率更高,本系统的计算模型比Hadoop的实时性更高。本系统通过分布式计算和存储方案解决了海量日志分析过程中的实时性和数据可靠性问题,并通过配置化的用户界面完成日志分析过程的规范化管理,有效的提高了日志分析的效率,在大数据时代具有一定的现实意义和应用价值。
银联线下POS机商户推荐系统设计与实现
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,Map Reduce,Hadoop,商圈推荐的论文, 主要内容为随着信息服务业的发展,人们的生活习惯也更加精细化,每人所需要的服务种类和质量均不一样。信息的大量收集、大数据技术的发展,使得处理大量数据成为可能,并且可以细化到分析每个人的行为特征。银联持卡人在面对大量商户选择会出现很大的迷茫性,从中找到适合自己店家是一件非常耗时的事情,且有些商户经常出现欺诈性推销信息。若有一个推荐系统,帮助用户筛选优质商户,从海量的消费记录中发掘数据背后的价值,快速有效地帮助用户找到所需的信息,为用户推荐优质商户,节约用户线下购物时间、提高效率,那么将更好改善用户服务体验。本文根据银联缺少有效的个性化推荐服务这个问题,设计并实现一种基于大数据情况下有效的推荐系统,能够根据用户的历史购买行为推荐给用户可能感兴趣的商户。从线下商户推荐的研究背景、研究意义和研究现状入手,对推荐系统常见的算法以及所面临的问题进行了较深入研究。在此之上根据实际情况,提出了线下商圈的划分方法,且根据商业需求,提出个性化推荐和大众化推荐,实现了改进的基于项目的协同过滤算法和关联规则算法,从而在一定程度上缓解了推荐系统面临的主要挑战。本文的主要工作体现在以下几个方面:1)线下商户推荐系统的需求分析与架构设计本文就银联缺少商户推荐服务,概述了需求背景以及设计目的、可能性、场景分析、业务流程以及功能需求分析。随后依据高可用性、可移植性设计水平扩展推荐算法的推荐系统框架,可以动态添加和修改推荐引擎。2)商圈划分聚类方法的设计本文根据实际情况地址位置不全,无法划分商圈的问题,设计了聚类划分方法。将商圈划分方法分两步走:第一步,将有准确地址位置的商户,划分到各个商圈;第二步,将无法划分商圈,和各个商圈中商户进行聚类运算。达到将所有商户信息、消费信息划分到各个商圈目的。3)个性化模块协同过滤推荐算法的改进本文根据实际情况,采用比较流行的协同过滤推荐算法,经过三种协同过滤算法对比和研究,提出了一种符合实际商户推荐改进版协同过滤算法,既减少了大型数据运算的复杂度,且又不失精确度。4)商户推荐系统实现与验证在系统需求分析和算法研究设计基础上,本文在Hadoop大数据平台上实现推荐系统来应对推荐系统海量数据的计算,采用大数据处理模型Map Reduce算法模型、Mahout工具,实现了改进后协同过滤个性化推荐、基于FP-Tree关联规则大众化推荐。且实现算法的并行化,不仅提升了计算效率、减少了系统的反应时间,而且一定程度提高了系统的可扩展性。最后在数据测试环节,完成了对商圈划分准确率、推荐效果验证,基本满足商业需求。
实时分布式Web日志分析系统的设计与实现
这是一篇关于分布式计算,日志分析,Hadoop,Map Reduce的论文, 主要内容为Web日志是由Web服务器产生的数据记录,包含着网站运行的重要信息。通过日志分析,我们可以获取网站页面的访问量、分析用户行为、计算用户搜索的关键词排行等,从而实现企业的数据化运营。通常单日访问量在10万以上的中小型网站每天会产生1GB以上的日志文件,对于更大型的网站,可能每小时都会产生10GB以上的日志文件。当日志数据以每天10GB、100GB的速度增长的时候,使用单台主机已无法满足对数据的计算和存储性能需求。因此,采用分布式计算和存储技术来完成对Web日志的分析处理已成为必然的发展趋势。目前较为流行的分布式计算框架是Hadoop,已被广泛应用于日志分析、数据挖掘等领域。Hadoop的核心是通过Map Reduce并行计算模型和分布式存储系统(HDFS)实现对程序、内存、存储资源的管理。其本质是一种后计算流的过程,已足够应对海量数据计算,但在性能方面仍存在一定的缺陷:(1)日志元数据首先会存入到HDFS中,在计算时才重新读取,这其中必定引起一定的计算延迟,时效性得不到保证;(2)HDFS会保存大量的原始日志数据,考虑到冗余备份,会对机器的资源造成极大的浪费。(3)用户必须实现复杂并且难以重用和维护的Map Reduce程序,不具备良好的通用性。因此,针对Hadoop计算的不足,本文提出了一种全新的计算流方案,并设计和实现了一个可视化的Web日志分析系统,具体内容包括:第一,针对日志分析的应用场景,定义系统需求,将系统分为数据采集和存储、后台计算、前端展现三个部分。用户通过系统界面完成日志模型配置,然后系统根据用户规则生成计算任务,并将每分钟的数据统计结果以报表的形式返回给用户。第二,设计系统架构及功能模块,优化系统的计算和存储性能。本文基于Map Reduce并行计算模型,设计了一种更能满足实时性、周期性需求的计算流,降低了计算过程中的延时,提高了数据的齐全度和系统的故障恢复能力。并根据数据结果的周期性,设计了一套优化的存储方案,降低了存储系统的次级索引负担,提高数据检索效率。第三,根据系统各模块处理流程,实现系统功能,包括日志模型管理、数据计算、数据存储、前端展现。其中描述了各模块间的交互数据格式和通信流程,并详细阐述了任务的调度策略和执行过程。第四,设计三个实验场景,验证本日志分析系统的功能及性能。首先通过对某电商网站访问量的统计,分析系统运行情况,然后对比分析了单台主机处理、并行处理、Hadoop计算处理的耗时。测试结果表明分布式计算比单机运算的效率更高,本系统的计算模型比Hadoop的实时性更高。本系统通过分布式计算和存储方案解决了海量日志分析过程中的实时性和数据可靠性问题,并通过配置化的用户界面完成日志分析过程的规范化管理,有效的提高了日志分析的效率,在大数据时代具有一定的现实意义和应用价值。
大数据环境下基于协同过滤的推荐系统研究与实现
这是一篇关于推荐算法,社会化,个性化,概率矩阵分解,Hadoop,Map Reduce,Spark的论文, 主要内容为推荐系统是一种能够主动挖掘用户兴趣偏好,为不同的用户制定个性化的推荐列表,提供个性化推荐服务的智能化系统。协同过滤算法是一种发展较早、应用广泛的个性化推荐算法,目前比较流行的包括社会化推荐算法与概率矩阵分解模型。前一种算法通过融入用户社会属性,提高用户偏好刻画的准确性,后一种算法通过机器学习的方法得到用户、项目的特征,具有较高的准确度。但是,如何拓展有限的社会关系和如何揭示用户之间相互作用对用户特征的影响都还有值得研究和改进的空间。另外,大数据时代的到来,海量数据的处理对推荐系统的计算与存储能力带来了严峻的挑战。由于传统的推荐系统通常运行在单服务器条件下,分析计算能力有限,已经不能满足有效处理爆发式增长数据的需求。针对上面的问题,本文提出了两种新的协同过滤算法,在Hadoop平台实现并行化计算以提高计算效率与存储能力。另外,研究并实现了一个结合Hadoop相关技术和本文所提推荐算法的具有处理海量数据能力的推荐系统。本文主要工作总结如下:1.大数据环境下的社会化推荐算法。该算法在协同过滤中引入社会信任关系,并且挖掘出更多的可信任关系。对于用户之间的信任关系,需要区分项目类别,在各类别下通过社区发现方法发现信任社区作为目标用户候选可信任用户集,以扩展目标用户可信任用户集。再根据候选可信任用户在项目类别下评价的专业性和该用户与目标用户评分的相似性,定义候选可信任用户的信任度。根据信任度得到目标用户可信任用户集,从而得到推荐结果。最终给出算法在Mapreduce编程模型下的并行化实现。2.大数据环境下基于概率矩阵分解的个性化推荐。在该算法中把用户对项目偏好的相似度定义为两部分:用户对项目的评分相似度和用户对不同项目类别的关注度。根据相似度对用户进行聚类,并把用户近邻信息融入到概率矩阵分解模型以揭示用户互相影响关系。再根据聚类结果对用户、项目进行分组并组合,调整更新序列,分别在Spark和MapReduce计算框架下实现并行计算。3.在Hadoop平台,利用本文提出的推荐算法和Spark计算引擎实现了电影推荐系统。该系统具有较优的可扩展性,能够存储和计算海量的数据,能够达到较高的推荐精度,提供良好的用户体验。本文通过对上述研究内容和创新点的讨论,深入研究社会关系和概率矩阵分解模型,结合分布式计算技术提出具有较高推荐精度、可并行计算的推荐算法,并设计实现结合Hadoop相关技术的推荐系统。实验结果表明,所提出的算法可以提高推荐精度并降低计算时间,为进一步研究个性化推荐算法提供帮助。
实时分布式Web日志分析系统的设计与实现
这是一篇关于分布式计算,日志分析,Hadoop,Map Reduce的论文, 主要内容为Web日志是由Web服务器产生的数据记录,包含着网站运行的重要信息。通过日志分析,我们可以获取网站页面的访问量、分析用户行为、计算用户搜索的关键词排行等,从而实现企业的数据化运营。通常单日访问量在10万以上的中小型网站每天会产生1GB以上的日志文件,对于更大型的网站,可能每小时都会产生10GB以上的日志文件。当日志数据以每天10GB、100GB的速度增长的时候,使用单台主机已无法满足对数据的计算和存储性能需求。因此,采用分布式计算和存储技术来完成对Web日志的分析处理已成为必然的发展趋势。目前较为流行的分布式计算框架是Hadoop,已被广泛应用于日志分析、数据挖掘等领域。Hadoop的核心是通过Map Reduce并行计算模型和分布式存储系统(HDFS)实现对程序、内存、存储资源的管理。其本质是一种后计算流的过程,已足够应对海量数据计算,但在性能方面仍存在一定的缺陷:(1)日志元数据首先会存入到HDFS中,在计算时才重新读取,这其中必定引起一定的计算延迟,时效性得不到保证;(2)HDFS会保存大量的原始日志数据,考虑到冗余备份,会对机器的资源造成极大的浪费。(3)用户必须实现复杂并且难以重用和维护的Map Reduce程序,不具备良好的通用性。因此,针对Hadoop计算的不足,本文提出了一种全新的计算流方案,并设计和实现了一个可视化的Web日志分析系统,具体内容包括:第一,针对日志分析的应用场景,定义系统需求,将系统分为数据采集和存储、后台计算、前端展现三个部分。用户通过系统界面完成日志模型配置,然后系统根据用户规则生成计算任务,并将每分钟的数据统计结果以报表的形式返回给用户。第二,设计系统架构及功能模块,优化系统的计算和存储性能。本文基于Map Reduce并行计算模型,设计了一种更能满足实时性、周期性需求的计算流,降低了计算过程中的延时,提高了数据的齐全度和系统的故障恢复能力。并根据数据结果的周期性,设计了一套优化的存储方案,降低了存储系统的次级索引负担,提高数据检索效率。第三,根据系统各模块处理流程,实现系统功能,包括日志模型管理、数据计算、数据存储、前端展现。其中描述了各模块间的交互数据格式和通信流程,并详细阐述了任务的调度策略和执行过程。第四,设计三个实验场景,验证本日志分析系统的功能及性能。首先通过对某电商网站访问量的统计,分析系统运行情况,然后对比分析了单台主机处理、并行处理、Hadoop计算处理的耗时。测试结果表明分布式计算比单机运算的效率更高,本系统的计算模型比Hadoop的实时性更高。本系统通过分布式计算和存储方案解决了海量日志分析过程中的实时性和数据可靠性问题,并通过配置化的用户界面完成日志分析过程的规范化管理,有效的提高了日志分析的效率,在大数据时代具有一定的现实意义和应用价值。
基于Nutch的分布式爬虫研究与优化
这是一篇关于Nutch,爬虫,Hadoop,Proxy IP,网页更新预测,DBSCAN算法,Map Reduce,泊松过程的论文, 主要内容为随着大数据时代的到来,互联网上的数据正在迅速膨胀并变大,数据的采集速度越来越不能满足实际需要。爬虫系统需要抓取的网页数量巨大,如何高效、稳定地抓取网页非常重要。网页分布广及动态变化也使爬虫系统很难保持本地网页时新性,爬虫需要及时更新本地网页,避免网页失效。本文对Nutch爬虫进行改进,将改进后的Nutch和Hadoop分布式平台结合,设计高效、可靠的分布式爬虫系统。主要研究成果如下:1、Nutch和Hadoop分布式平台结合Nutch单机运行时,受限于单台机器存储及运算性能,且易发生单点故障,稳定性差。我们借助Hadoop分布式平台的优点,将Nutch运行的各个步骤提交给Hadoop,使用Map Reduce分布式计算完成,并将数据存储在HDFS上。我们分别对Nutch单机模式和Nutch分布式模式进行实验,实验结果表明:对比单机模式,分布式模式随着集群中节点的增多,Nutch爬行的性能会线性增长;数据安全性提高,可靠性增强,节点间负载均衡。2、提出Proxy IP动态更换模块在详细分析Nutch抓取网页数据的工作流程后,发现当一个网站有以IP为依据的访问检测机制时,Nutch大规模访问很容易被禁止。针对这个问题,提出Proxy IP动态更换模块,与Nutch系统结合,在Nutch爬行被禁止时,更换Proxy IP,使Nutch能继续爬行。经过测试,Nutch的爬虫被禁止爬行得到有效解决。3、网页更新预测优化Nutch有网页更新模块,但网页更新的参数需要人为设定,且对所有网页有效,很难适应海量网页的差异化。本文提出动态选择策略来预测网页更新周期。在网页更新历史数据不足时,通过基于Map Reduce的DBSCAN聚类算法来减少爬虫系统抓取网页数量,将样本网页的更新周期作为所属类其它网页的更新周期;在网页更新历史数据较多时,通过对网页更新历史数据进行泊松过程建模较准确地预测每个网页的更新周期。实验表明,动态选择策略节约了爬虫的抓取资源,且能较准确预测网页的更新周期。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设货栈 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/54000.html
