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随着社会进步和信息化高速发展,网络数据规模大幅度扩大,面对大规模网络数据环境,基于Hadoop和Spark设计可拓展性大数据分析系统。系统Flume模块的Source组件负责采集大数据,Sink组件将大数据传输至Kafka;分析检测模块采用Spark离线训练可扩展性数据,将训练完成的模型传输到Spark streaming中,依据训练模型特征对普通大数据分类,获取可扩展性大数据。系统软件采用ALS算法、PageRank算法得到可扩展性大数据的有效性与价值度排名,据此向用户推荐优质可扩展性大数据。实验结果显示:系统分析可拓展性大数据精准度高于90%,优于对比系统,且具备低能耗、高稳定性的优点,实际应用价值高。  相似文献   
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自动化巡检平台是智能处理数据的崭新手段,当代信息社会不断产生大量数据流,为提升数据巡检性能,开发一种海量数据流环境下自动化巡检平台。数据采集层核心是Flume NG技术,包括Source、Channel、Sink组件,完成数据采集与传输;数据挖掘层利用数据挖掘过程模型、代码生成引擎、数据挖掘组件模型以及MapReduce执行框架等技术挖掘海量数据,获取自动化巡检结果;巡检结果在功能展示层通过B/S系统展现。仿真实验结果显示:海量数据环境下,平台查全率与查准率始终高于95%,巡检结果与实际情况一致,是一种可靠的海量数据自动化巡检平台。  相似文献   
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当前网络环境下安全事件频发,攻防双方处于极度失衡状态,对其进行解决刻不容缓.针对目前安全领域内缺乏有效的防御手段的现状,对拟态安全防御技术进行分析、探索、实践.在对现有防御技术探讨的基础上,通过对拟态安全防御中核心思想、架构设计的引入与分析,构建一种动态异构冗余架构下的典型Web服务系统,并在实验中证实该系统的安全稳定性.进一步地,从攻击行为模型和安全防护概率角度出发,对系统的安全性进行分析.仿真结果表明,系统在动态异构冗余架构下能够增强防护能力,这对现网环境下网络安全改造方案具有指导意义,为下一步构造安全稳固的系统提供了理论支撑.  相似文献   
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