【摘 要】
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随着计算机技术与移动互联网技术的蓬勃发展,我们已经进入大数据时代。Hadoop作为一种先进的大数据处理工具,凭借简单的并行编程模型、庞大的数据存储能力和高效的计算能力提
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随着计算机技术与移动互联网技术的蓬勃发展,我们已经进入大数据时代。Hadoop作为一种先进的大数据处理工具,凭借简单的并行编程模型、庞大的数据存储能力和高效的计算能力提供了良好的用户体验,成为大多数企业和科学研究的首选。基于Hadoop的网络大规模流量分析系统用于存储海量网络流量数据,并运行离线应用程序对数据进行研究分析。分析系统的性能状态直接决定应用程序的工作效率,如何有效准确地分析评估分析系统的性能状态,成为能否有效指导用户行为、提升分析系统性能的关键。本文首先介绍了 Hadoop的基本概念,对Hadoop集群性能状态的主要影响因素和研究现状进行了概述。然后,结合分析系统的实际情况,提出一套性能状态分析与评估的方案。接着,阐述了选取三个标准应用程序的运行时间作为性能状态的评估标准的原因,并介绍所选性能数据指标和基于Flume的性能数据采集系统。其次,依次介绍线性的多元线性回归和非线性的BP神经网络两种建模方式的基本内容,通过二者分别对评估标准和性能数据建模分析。最后,以验证可用模型对分析系统的性能状态进行分析与评估,比较两种建模方式的优劣,指导用户的使用行为,进行系统的性能优化,验证方案的可行性与有效性。
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