基于Hadoop的网络行为大数据安全实体识别系统设计

为解决大数据网络的负载拥塞问题,设计基于Hadoop的网络行为大数据安全实体识别系统。在Hadoop分布式框架中,规划网络行为大数据接收模块与识别发送模块的从属位置,实现网络行为大数据安全实体识别系统的硬件运行环境搭建。在此基础上,分析实体识别地址,在保持良好均衡处理结果的条件下,对识别信息进行导入导出与存储处理,实现系统软件运行环境搭建,结合基础硬件执行条件,完成基于Hadoop的网络行为大数据安全实体识别系统设计。对比实验结果表明,与理想状态下的识别系统相比,应用基于Hadoop的安全实体识别系统后,大流网络通道的占用率明显下降,单位时间内分流转发的安全信息总量提升,大数据网络的负载拥塞现状得到有效缓解。     

基于Hadoop的分布式ETL系统研究

针对传统数据抽取、转换及加载(ETL)工具集中式执行的不足,设计实现了一种基于Hadoop平台的分布式ETL系统。该系统采用分布式文件系统存储和映射-规约并行处理海量数据架构,实现了ETL作业的分布式执行,提高了ETL效率,为大数据环境下的基础数据加工提供了解决方案。     

基于Hadoop技术的物联网大数据同步存储系统设计

目前研究的物联网大数据同步存储系统,对于海量物联网数据的存储效率低、同步性差,不利于数据安全、稳定且高效的存储,难以满足动态存储需求,为了解决上述问题,基于Hadoop技术设计了一种新的物联网大数据同步存储系统。集合采集单元、处理器、存储器构建硬件平台,完善系统接口设计,合理设计软件程序,进一步提升系统的实际应用性能,并采用加密算法对存储数据进行加密处理,保证数据存储的安全性。实验结果表明,针对海量物联网数据,基于Hadoop技术的物联网大数据同步存储系统能够有效提高数据存储的同步性和存储效率,减少数据存储时延。     

基于Hadoop的非关系型数据库安全技术研究

当前对大数据的研究如火如荼,由于非关系型数据库提供了高可扩展的大规模数据扩展方案,所以在大数据领域得到广泛应用,与Hadoop集成的HBase数据库是其中的典型代表。非关系型数据库没有schema,所以无法对数据库进行完整性验证,这就存在数据不一致的隐患,对此本文分析非关系型数据库HBase的安全技术。     

基于Hadoop平台的电信大数据入库及查询性能优化研究

随着移动互联网的快速发展,电信运营商内部各种IT系统中的数据出现了"大数据"的特征,既有的技术架构和路线已无法高效处理如此海量的数据。针对流量经营大数据管理和大数据服务中海量DPI数据的数据入库和数据查询场景,提出了一种基于Hadoop的分布式数据服务架构,并设计出在该架构下的数据入库和查询性能的优化算法,通过模拟数据的实验对性能优化算法进行了验证。     

大数据场景下基于HDFS的云存储服务系统设计

本文通过构建大数据场景下基于HDFS的云存储服务系统,能够有效地存储海量数据,实现用户的文件数据进行分布式存储,并达到降低分布式文件系统成本的目的。     

基于Hadoop的石油大数据平台设计

在油气产业快速发展进程中,大数据平台的建立和完善发挥着重要作用.文中针对油田工作现场的相关数据本身具有数据规模大、每个个体数据之间关联性强、结构多样等特点,利用Hadoop这一技术对石油产业大数据平台进行设计和完善.新型大数据平台可以针对复杂多样的数据进行整合,并且每个层面的数据可以互相共享和联系.构建出的大数据平台经...     

基于Hadoop的海量电网数据安全防护系统设计

目前提出的海量电网数据安全防护系统防护过程稳定性差,有效防护次数少.文中基于Hadoop设计了一种新的海量电网数据安全防护系统.该系统以Hadoop架构为基础,系统硬件的核心结构为S7-1500控制器,同时引入CNA、内存管理单元、寄存器、发送缓冲器等多个模块.系统软件通过非法访问拦截、病毒查杀、安全防护来实现软件工作...     

Hadoop平台下的数据迁移设计与实现

为解决持续增长的海量数据的存储压力,提出了由在线存储平台和大数据存储平台组成的分层存储系统,并对分层存储系统中结构化、非结构化数据迁移的设计和实现进行了详细描述,同时介绍了系统实际使用情况及优缺点。     

异构Hadoop集群下自适应平衡数据存储的大数据放置策略

Hadoop是一种处理和存储大数据的平台,针对异构Hadoop集群下采用均等数据分配方法易降低系统计算性能的问题,提出一种自适应平衡数据存储的大数据放置策略。根据异构集群中各节点的计算能力比例,将数据分配到节点中。在任务处理过程中,根据反馈的任务完成时间信息,动态更新节点的能力比例,自适应调整数据分配,从而使异构Hadoop集群中各节点处理数据的时间大致相同,降低节点之间的数据移动量,提高了节点利用率。实验结果表明,该策略能够有效缩减任务完成时间,提高了系统的整体性能。     

基于Hadoop技术的云存储平台的构建

随着企业用户所需存储的临时文件数量不断增加,目前所有的文件存储设备已经没有办法满足企业业务的需求。针对这个问题,笔者提出了以Hadoop技术为基础,构建企业云存储平台的概念,并通过Linex集群技术与云计算框架等技术来最终完成大量数据的存储。云存储平台主要适合应用在关键业务中以及企业事务的在案处理。云存储平台能够满足企业随着业务增长而不断变化的需求,数据规模更加容易扩展。     

基于Hadoop和MapReduce的大数据处理系统设计与实现

随着信息技术的猛烈发展,各行各业产生的数据呈指数型增长。如何利用,分析,整合这些"大数据"成为信息时代的一大挑战。文章针对信息时代下,大规模数据处理分析效率等一系列相关问题,利用Hadoop技术,设计并实现了一套基于Hadoop和MapReduce的大数据处理系统,该系统利用Hadoop分布式文件系统(HDFS)存储数据,利用Hadoop Map Reduce框架分布式处理数据分析任务。实验结果表明:该系统可以将单一数据处理任务分配到一个Hadoop集群上去,继而提高大数据文件处理效率。     

基于Hadoop的海量数据存储平台设计

基于Hadoop开发的海量数据存储平台优势显著,使用者无需掌握架构底层的搭建细节,只需根据应用层的功能指引便可以开展分布式程序的开发工作。文章提出的存储平台的最底层即为HDFS系统,可用于存储Hadoop集群中所有存储节点对应的文件。HDFS上一层是MapReduce引擎,主要由Job Trackers和Task Trackers组成。基于Hadoop的海量数据存储平台能大幅度提升数据录入、查找、调用的效率。     

基于大数据Hadoop技术对电网客户违约情况的分析和预测

随着智能电网的发展,电网公司的各类业务应用产生了海量的数据,基于Hadoop的大数据处理技术是以分布式文件系统为基础的大规模并行数据处理平台,它能充分利用硬件集群的资源,进行并行计算和内存流计算,大大提高了数据运算分析的效率,全面支撑电网公司如客户欠费风险预测等对海量准实时数据处理分析的需求。     

基于Hadoop的信令详单实时查询平台构建方法

随着电信行业4G通信网络技术的普及,移动端互联网应用正蓬勃发展,随之带来的数据流量呈爆炸式增长,传统的处理方法难以支撑海量信令数据的实时查询需求,为此,提出了一种基于Hadoop的大数据实时查询平台,以支撑超大规模的信令详单的处理.通过数据采集、数据建模、rowkey设计、数据入库、二级索引、数据压缩与存储等实现方法,提供了实时数据查询服务.最后,在现网实验环境进行了验证,能够取得非常好的收益.     

基于Hadoop的大数据的处理与挖掘

在对Hadoop的大数据的研究挖掘和处理的基础上,设计了基于Hadoop的大量数据的处理方案,并运用HDFS分布式文件系统来有效保存其相关数据,同时还对索引文件的快速查找和定位进行了设计。通过使用Map/Reduce对数据进行高效的并行处理,快速地返回统计结果。     

基于Hadoop技术的电信大数据平台设计

本文以电信大数据平台出发,针对Hadoop技术基础下的平台研究内容以及其特点进行总结和研究。     

基于Hadoop平台的岗位推荐系统设计

针对当前学生择业难而学校人才培养无法满足当前社会实际需求的问题,提出基于Hadoop平台的大数据就业岗位推荐系统。该系统利用爬虫技术爬取互联网招聘网站上的海量岗位信息,并对岗位信息进行整理、清洗、分析,HBase作为数据存储,将数据制作成图表,给用户直观体验;根据用户提供的用户技能为用户筛选出合适的岗位,实现岗位的精确推荐。     

基于大数据技术的数据安全分析及研究

随着信息技术的高速发展,大数据已经应用于生活的方方面面。并且随着数据价值的不断增长和规模的扩大,大数据技术的应用不仅可以改变人们的生产和生活方式,还能提高工作效率和质量。但大数据本身也存在一些安全风险,无法保障相关工作的安全性。因此,为了确保大数据技术的应用水平,必须重视大数据技术的安全性。本文将从大数据概念、大数据时代数据安全的新特点与新要求、大数据技术的主要类型、大数据技术的应用领域、大数据技术时代下数据安全分析的风险防范建议等方面进行论述,旨在提升大数据技术的应用水平,以促进其更好的发展。