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基于Hadoop的网络大规模流量分析系统的性能分析与评估

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基于Hadoop的网络大规模流量分析系统的性能分析与评估
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-13页
  1.1 研究背景第10页
  1.2 研究意义第10-11页
  1.3 论文结构第11-13页
第二章 Hadoop集群性能状态研究第13-23页
  2.1 Hadoop简介第13-15页
    2.1.1 HDFS第13-14页
    2.1.2 Yarn第14-15页
  2.2 Hadoop性能状态影响因素第15-20页
    2.2.1 硬件设备第15-17页
    2.2.2 软件选择第17-18页
    2.2.3 Hadoop参数配置第18-20页
    2.2.4 其他影响因素第20页
  2.3 Hadoop集群性能状态研究现状第20-22页
    2.3.1 性能优化第20-22页
    2.3.2 性能评估第22页
  2.4 本章小结第22-23页
第三章 性能分析评估方案设计第23-29页
  3.1 功能需求第23-25页
    3.1.1 需求定义第24页
    3.1.2 需求与设计分析第24-25页
  3.2 方案设计第25-26页
  3.3 方案实践环境第26-28页
    3.3.1 搭建实践集群第26-27页
    3.3.2 标准运行时间第27-28页
  3.4 本章小结第28-29页
第四章 评估标准与性能数据第29-36页
  4.1 分析系统性能状态的评估标准第29-30页
  4.2 采集积累分析系统的相关性能数据第30-35页
    4.2.1 性能数据指标第30-32页
    4.2.2 Flume简介第32-33页
    4.2.3 基于Flume的性能数据采集系统第33-34页
    4.2.4 性能数据采集积累第34-35页
  4.3 本章小节第35-36页
第五章 数据建模分析第36-51页
  5.1 多元线性回归模型第36-39页
    5.1.1 多元线性回归模型的一般形式第36-37页
    5.1.2 回归参数的最小二乘估计第37页
    5.1.3 模型检验第37-38页
    5.1.4 多元线性回归模型的应用第38-39页
  5.2 BP神经网络模型第39-42页
    5.2.1 BP神经网络结构第39-40页
    5.2.2 BP算法第40-41页
    5.2.3 BP神经网络设计原则第41-42页
    5.2.4 BP神经网络的应用第42页
  5.3 建模分析准备工作第42-44页
    5.3.1 数据归一化预处理第42-43页
    5.3.2 相关分析第43-44页
  5.4 多元线性回归建模分析第44-47页
    5.4.1 建模分析结果第44-46页
    5.4.2 模型预测检验第46-47页
  5.5 BP神经网络建模分析第47-49页
    5.5.1 BP神经网络设计第48页
    5.5.2 模型预测检验第48-49页
  5.6 两种建模方式对比总结第49-50页
  5.7 本章小结第50-51页
第六章 评估验证与性能优化第51-57页
  6.1 分数评定规则第51页
  6.2 性能评估效果第51-53页
    6.2.1 单个实际应用程序的指导效果第51-52页
    6.2.2 多个实际应用程序的指导效果第52-53页
    6.2.3 性能评估总结第53页
  6.3 性能优化建议第53-56页
    6.3.1 确定性能优化方向第54页
    6.3.2 性能优化结果第54-56页
  6.4 本章小结第56-57页
第七章 总结与展望第57-58页
  7.1 总结第57页
  7.2 展望第57-58页
参考文献第58-60页
致谢第60-61页
攻读学位期间发表的学术论文目录第61页

本篇论文共61页,点击这进入下载页面
 
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