基于大数据技术的网络日志分析系统
基于大数据的智能推荐系统设计与实现
基于大数据的智能推荐系统设计与实现智能推荐系统是基于大数据分析和机器学习算法的一种信息过滤技术，通过分析用户的行为和偏好，为用户提供个性化的推荐内容。
本文将介绍基于大数据的智能推荐系统的设计原理和实现方法。
一、设计原理1. 数据收集与处理智能推荐系统的核心是数据：用户数据和商品（内容）数据。
用户数据包括用户的个人信息、行为历史、社交网络等；商品数据包括商品的属性、标签、评分等。
通过收集和处理这些数据，可以建立用户画像和商品画像，为推荐算法提供支持。
2. 特征工程与数据分析在特征工程阶段，需要从原始数据中抽取有用的特征，并进行预处理和特征选择。
常用的特征工程方法包括TF-IDF、Word2Vec、PCA等。
然后，通过数据分析和统计方法，对特征进行探索，了解用户和商品的特点和关系。
3. 推荐算法推荐算法是智能推荐系统的核心部分，常用的推荐算法包括协同过滤、内容过滤、深度学习等。
协同过滤算法通过分析用户的行为和偏好，找到与其相似的用户或商品，进行推荐。
内容过滤算法通过分析用户和商品的属性和标签，进行推荐。
深度学习算法可以学习到更复杂的特征表示，提高推荐效果。
4. 评估与优化针对不同的推荐算法，需要设计相应的评估指标来评估推荐系统的性能。
常用的评估指标包括准确率、召回率、覆盖率、多样性等。
通过评估结果，可以进一步优化推荐算法，提升用户满意度和推荐效果。
二、实现方法1. 数据收集与处理在实际应用中，数据的收集可以通过日志记录、问卷调查、爬虫等方式进行。
收集到的原始数据需要进行数据清洗和预处理，包括去除异常值、缺失值填充、数据归一化等。
然后，将处理后的数据存储到数据库或数据仓库中，方便后续的分析和挖掘。
2. 特征工程与数据分析在特征工程阶段，需要根据实际情况选取合适的特征抽取方法和特征选择方法。
对于文本数据，可以使用词袋模型、TF-IDF等方法提取特征；对于图像数据，可以使用卷积神经网络（CNN）提取特征。
大数据及人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计
大数据及人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计随着科技的进步和互联网的普及，计算机网络安全问题日益严重。
黑客攻击、恶意软件、数据泄露等威胁不断增加，给个人和组织的财产和隐私带来了巨大的风险。
为了应对这些威胁，大数据及人工智能技术被引入到计算机网络安全领域，设计更加高效和智能的网络安全防御系统。
一、背景介绍计算机网络安全是指确保计算机系统及其存储、传输的数据不受非法和恶意的访问、使用、破坏和修改的的技术和措施。
传统的网络安全方法主要依靠防火墙、入侵检测系统和加密技术等手段，但随着黑客技术的进步和攻击手段的多样化，传统方法已经无法有效满足需求。
二、大数据及人工智能技术在网络安全中的应用1. 大数据分析大数据分析通过收集和分析庞大的网络流量数据，可以识别异常流量和攻击行为。
通过构建庞大的网络流量数据库，并利用机器学习和数据挖掘的算法，可以检测出潜在的网络攻击和异常行为，并及时采取相应措施。
2. 深度学习技术深度学习技术在计算机视觉和自然语言处理领域取得了重大进展，同样可以应用于网络安全领域。
通过建立深度学习模型，网络安全系统能够自动学习网络行为模式并识别异常行为。
例如，利用深度学习模型进行恶意软件的检测和识别，可以大大提高检测准确率和效率。
3. 自适应访问控制大数据及人工智能技术可以实现自适应访问控制，根据用户的行为和特征动态调整访问权限。
通过分析用户的访问模式和行为习惯，网络安全系统可以智能地判断是否授予用户访问权限，从而防止未经授权的访问和数据泄露。
三、计算机网络安全防御系统的设计基于大数据及人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计应包括以下关键步骤：1. 数据采集与处理通过部署网络流量监测设备和日志记录系统，实时采集网络流量数据和系统日志。
采集到的数据需要经过清洗和预处理，去除无用信息并提取有效特征。
2. 异常检测与识别利用机器学习和数据挖掘的方法，构建异常检测模型。
该模型可以通过分析带标签的训练数据来学习正常网络行为模式，进而检测和识别异常行为。
基于Log_miner的Oracle日志分析系统
基于Log_miner的Oracle日志分析系统
何远德;章昉;袁丁
【期刊名称】《重庆文理学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2006(5)3
【摘要】基于Oracle的日志文件,探讨利用Oracle提供的工具包Log_miner对数据库日志进行解读的方法和具体过程.描述了基于Oracle日志建立对Oracle数据库进行安全分析和行为监控的系统构建.
【总页数】3页(P31-33)
【作者】何远德;章昉;袁丁
【作者单位】四川师范大学,计算机学院,四川,成都,610068;四川省招办,四川,成都,610068;四川师范大学,计算机学院,四川,成都,610068
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.3
【相关文献】
1.基于Log_miner的Oracle日志分析系统 [J], 何远德;章昉;袁丁;;;
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大型日志 处理方案
大型日志处理方案大型日志处理方案是指针对大规模日志数据进行高效、可靠地处理和分析的方案。
随着互联网和大数据技术的发展，各行各业都面临着越来越多的日志数据，如系统日志、应用程序日志、网络日志等。
有效处理这些大型日志，能够为企业带来更好的运维管理、业务决策和安全监控等方面的价值。
本文将针对大型日志处理方案从日志采集、存储、处理和分析等方面进行详细阐述。
一、日志采集大型日志处理方案首先需要解决的问题是日志的采集。
日志的采集过程需要满足高效、实时的要求，并且要考虑到海量日志数据的处理。
为了实现高效的日志采集，可以采用分布式日志收集工具，如Fluentd、Logstash等，这些工具能够实现多种数据源的日志采集和数据传输。
还可以考虑使用日志采集代理的方式，将日志数据从源头收集到统一的日志处理系统中，保证数据的完整性和一致性。
二、日志存储针对大规模的日志数据，需要选择合适的存储方案来满足数据的存储和查询需求。
传统的关系型数据库由于存储和查询性能的限制，往往无法满足大规模日志的存储和分析需求。
可以考虑采用分布式存储系统，如Hadoop HDFS、Elasticsearch等，这些系统能够实现大规模日志数据的存储和高效的查询分析。
也可以考虑采用时间序列数据库，如InfluxDB、Prometheus等，这些数据库专门针对时间序列数据设计，具有高效的时间序列数据存储和查询能力。
三、日志处理在日志处理阶段，需要考虑如何对海量的日志数据进行处理和分析。
针对大规模的日志数据，可以采用数据处理框架，如Apache Spark、Flink等，这些框架能够实现对海量数据的实时处理和分析。
还可以考虑采用流式处理引擎，如Kafka Streams、Storm等，这些引擎能够实现对实时产生的日志数据进行快速处理和分析。
四、日志分析最后一步是对处理过的日志数据进行分析和挖掘，以提取有价值的信息。
在日志分析阶段，可以采用数据分析工具，如Kibana、Grafana等，这些工具能够帮助用户可视化地展现日志数据的统计信息和趋势分析。
基于大数据的用户画像分析系统设计与实现
基于大数据的用户画像分析系统设计与实现随着互联网技术的发展和用户数据的不断积累，基于大数据的用户画像分析系统的重要性日益凸显。
该系统通过对用户数据的深入分析，可以为企业精准推荐商品、提高销售额、增强用户黏性等提供有力支撑。
本文将对基于大数据的用户画像分析系统的设计与实现进行探讨。
一、用户画像的概念及意义用户画像简单来说，就是根据用户的行为、兴趣、性别、年龄等特征对用户进行的一种行为预测和特征分析。
同时，通过用户画像，我们可以深入了解用户特点，提出有力的解决方案，以满足用户的需求。
在商业领域中，用户画像更是扮演着重要的角色。
基于用户画像，企业可以快速找到目标人群，准确推荐商品，提高销售额，并增加用户忠诚度。
二、基于大数据的用户画像分析系统的设计1、数据采集与存储在设计基于大数据的用户画像分析系统时，首先要考虑数据采集和存储。
为了保证采集到的数据质量和数量，我们需要通过不同的渠道来获取数据。
可以通过用户日志、社交网络信息、用户行为跟踪等方式，对用户数据进行收集。
收集到的数据要进行初步的筛选和整理，消除因数据源不同而带来的冗余信息和重复内容。
数据收集完毕，我们还需要对其进行存储。
可以通过分布式数据库等技术，建立起高效、稳定、可靠的用户画像数据库。
2、数据清洗和分析在实现用户画像的过程中，数据清洗和分析是至关重要的环节。
因为数据量很大，数据过滤和分析非常繁琐。
为了更好地发现用户特点，我们需要对数据进行深入挖掘。
首先，我们需要将用户数据进行过滤和清洗，排除因数据源异质性带来的噪声和干扰。
其次，我们需要将数据进行分类，将用户数据根据性别、年龄、地区、兴趣和行为进行分类。
最后，我们可以借助数据挖掘算法等技术，对数据进行数据分析和模型建立，以期发现用户特征和偏好。
3、用户画像的构建在数据清洗和分析之后，用户画像的构建才算是真正开始。
在用户画像的构建过程中，我们需要将用户画像的不同层次进行划分，以便对不同阶段的用户行为进行分析并作出相应的解决方案。
网络信息安全中的安全事件日志管理与分析
网络信息安全中的安全事件日志管理与分析随着互联网的普及和信息化程度的提高，网络信息安全问题变得日益重要。
在网络运营过程中，安全事件日志的管理与分析成为了确保网络系统安全稳定运行的重要环节。
本文将从网络信息安全的角度，探讨安全事件日志的管理与分析。
一、安全事件日志的概述安全事件日志是指记录网络系统中发生的安全事件、异常行为和重要操作的记录集合。
通过对安全事件日志的管理与分析，可以及时发现异常行为、阻止攻击、排查故障等，是网络安全的重要组成部分。
二、安全事件日志的管理1. 安全事件日志收集安全事件日志的收集是指将网络系统中的安全事件日志进行实时收集和存储。
这个过程可以通过日志代理、安全设备或网络管理系统等来完成。
为了确保数据完整性和可追溯性，建议对安全事件日志进行数字签名或加密存储。
2. 安全事件日志的保留周期为了监控网络系统的安全状况，安全事件日志需要保留一定的时间周期。
常见的保留周期为30天至一年，但根据业务需求和法规要求可能有所不同。
保留周期过短可能导致无法准确分析问题，保留周期过长则可能增加存储和管理成本。
3. 安全事件日志的备份与归档为了应对数据丢失、硬件故障等情况，安全事件日志需要进行定期备份和归档。
备份可以采用增量备份或差异备份的方式，归档可以按月或按年进行。
备份和归档策略应满足数据完整性和可恢复性的要求。
三、安全事件日志的分析1. 安全事件日志的预处理安全事件日志的预处理是指对原始日志进行解析、归类和过滤的过程。
预处理可以包括提取关键信息、剔除重复日志、聚合相关日志等。
通过预处理，可以减少后续分析的数据量，提高分析效率。
2. 安全事件日志的分析工具安全事件日志的分析可以借助专业的安全事件管理与分析工具。
这些工具可以通过日志关联、行为分析、异常检测等方式，帮助分析人员发现潜在的安全威胁和异常行为。
常见的安全事件日志分析工具有Splunk、ELK等。
3. 安全事件日志的分析方法安全事件日志的分析方法多种多样，根据实际情况选择合适的方法。
网络安全日志分析和溯源研究
网络安全日志分析和溯源研究网络安全，一直是个备受关注的话题。
尤其是如今互联网技术不断发展，云计算、大数据、移动互联网等应用的普及，使得对网络安全的要求越来越高。
网络攻击行为呈现出越来越复杂和频繁的趋势，同时给企业、政府及个人带来了各种损失和困扰。
为了更好地保护网络安全，来自政府、学术界和产业界的研究人员进行了大量的研究和探讨，其中安全日志分析和溯源研究是其中十分重要的方向。
一、安全日志的作用与分析方法安全日志是针对网络安全事件的一种记录，是应对各种网络安全威胁的快速响应和追踪手段之一。
安全日志的记录包含了各种网络活动信息，例如：网络访问活动、异常行为、防火墙记录等等，为安全分析师提供了宝贵的信息来源。
安全日志分析方法是通过对日志数据的统计、筛选、模式识别与分析，发现对安全构成威胁的行为，并提供一定的决策支持。
一般的安全日志分析方法包括入侵检测系统（IDS）和入侵防护系统（IPS）等。
它们能够通过对网络流量监测识别到攻击行为，甚至在攻击发生的同时作出及时响应和错误修正。
安全日志分析的成功与否，关键是算法的选择和特征的提取，也就是基于机器学习的方法。
在工程实践中，常用的算法有决策树、随机森林、支持向量机、聚类等。
二、溯源研究及其应用溯源技术是指追踪攻击者的网络活动，确定其真实身份，找到其攻击手段和入侵痕迹的能力。
相当于是对一次网络攻击活动进行犯罪侦查。
由于网络攻击者使用的手段越来越复杂，匿名行动也越来越普遍，溯源技术是网络安全领域不可或缺的一环。
溯源技术可以被应用于打击网络犯罪活动。
例如，对于大规模的网络攻击，通过跟踪攻击来源，可以发现攻击者的价值追求和攻击目标等信息，这有助于执法机构提高侦查成功率。
同时，溯源技术可以用于安全威胁的追踪和预警，减少损失。
溯源技术的研究核心在于攻击者的行为特征分析和信息获取。
研究人员需要通过对攻击者的网络活动进行监测和记录，确定其入侵路径和行为特征。
基于这些信息，可以分析攻击者的攻击手段和行为模式，最后确定攻击者的真实身份。
基于大数据的网络攻击行为分析与识别方法研究
基于大数据的网络攻击行为分析与识别方法研究概述随着互联网的发展，网络攻击行为日益猖獗。
网络攻击对个人、企业和整个社会造成了不可忽视的威胁。
因此，研究基于大数据的网络攻击行为分析与识别方法具有重要意义。
本文将探讨基于大数据的网络攻击行为分析与识别的方法和技术。
一、大数据在网络攻击行为分析与识别中的应用1. 收集与处理大规模数据网络攻击行为分析与识别的关键是收集和处理大规模的网络数据。
传统的方法可能难以应对海量数据的需求，而大数据技术可以高效地处理这些数据。
通过对大量的网络流量、日志数据等进行采集和预处理，可以为后续的网络攻击行为分析提供充分的数据基础。
2. 特征提取与分析在大数据环境下，网络攻击行为的特征提取和分析是关键步骤。
通过对大规模的网络数据进行分析，可以发现网络攻击行为的特征模式和异常行为。
常见的特征提取方法包括数据分析、机器学习和深度学习等。
这些方法能够从海量的数据中提取出关键的特征，以用于网络攻击行为的预测和识别。
3. 联合协同分析网络攻击行为常常涉及多个节点、多个系统之间的协同作用。
因此，在大数据环境下进行网络攻击行为分析与识别时，需要实现节点和系统之间的联合协同分析。
通过大数据技术，可以将不同节点和系统的数据进行集成和关联，从而揭示网络攻击行为的整体图景。
二、基于大数据的网络攻击行为分析与识别方法1. 数据预处理在进行网络攻击行为分析与识别之前，需要对原始数据进行预处理。
数据预处理的目的是清洗数据、降低噪声、规范化数据等。
大数据技术可以提供高效的数据清洗和处理方法，减少噪声和异常值的影响，提高数据质量。
2. 特征提取与选择特征提取与选择是基于大数据的网络攻击行为分析与识别的核心步骤。
通过对大规模的网络数据进行特征提取，可以挖掘网络攻击行为的关键特征。
同时，为了降低计算复杂度和提高分类准确率，需要选择合适的特征子集。
基于大数据的特征提取与选择方法可以结合机器学习和深度学习等技术，实现自动化和高效的特征选择。
基于大数据的企业运营数据分析平台建设方案
基于大数据的企业运营数据分析平台建设方案第一章：引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章：大数据技术概述 (3)2.1 大数据概念 (3)2.2 大数据技术框架 (4)2.2.1 数据采集 (4)2.2.2 数据存储 (4)2.2.3 数据处理 (4)2.2.4 数据分析 (4)2.2.5 数据可视化 (4)2.3 大数据应用场景 (5)第三章：企业运营数据分析平台需求分析 (5)3.1 企业运营数据概述 (5)3.2 数据分析需求梳理 (5)3.3 平台功能需求 (6)第四章：数据采集与处理 (7)4.1 数据采集技术 (7)4.2 数据预处理 (7)4.3 数据存储与管理 (8)第五章：数据挖掘与分析 (8)5.1 数据挖掘算法 (8)5.2 数据分析方法 (9)5.3 数据可视化 (9)第六章：平台架构设计 (10)6.1 技术选型 (10)6.1.1 数据存储 (10)6.1.2 数据处理 (10)6.1.3 数据分析与挖掘 (10)6.1.4 前端展示 (10)6.2 系统架构设计 (10)6.2.1 数据源层 (10)6.2.2 数据采集与清洗层 (10)6.2.3 数据存储层 (10)6.2.4 数据处理与分析层 (11)6.2.5 数据展示层 (11)6.3 模块划分 (11)6.3.1 数据采集模块 (11)6.3.2 数据清洗模块 (11)6.3.3 数据存储模块 (11)6.3.4 数据处理与分析模块 (11)6.3.5 数据展示模块 (11)6.3.6 用户管理模块 (11)6.3.7 系统监控与维护模块 (11)第七章：平台功能模块设计 (11)7.1 数据采集模块 (11)7.1.1 数据源接入 (12)7.1.2 数据采集策略 (12)7.1.3 数据清洗与预处理 (12)7.2 数据处理模块 (12)7.2.1 数据存储 (12)7.2.2 数据转换 (12)7.2.3 数据整合 (12)7.3 数据分析模块 (12)7.3.1 数据挖掘 (13)7.3.2 智能分析 (13)7.3.3 分析模型优化 (13)7.4 数据展示模块 (13)7.4.1 可视化展示 (13)7.4.2 报表输出 (13)7.4.3 交互式分析 (13)7.4.4 数据订阅与推送 (13)第八章：平台实施与部署 (13)8.1 系统开发流程 (13)8.2 系统部署与测试 (14)8.3 系统运维 (15)第九章：项目风险与对策 (15)9.1 技术风险 (15)9.2 数据安全风险 (16)9.3 项目实施风险 (16)第十章：总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 项目成果 (17)10.3 未来展望 (17)第一章：引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据作为一种新兴的信息资源，已经成为企业运营中不可或缺的支撑力量。
基于大数据技术的网络流量分析与预测模型
基于大数据技术的网络流量分析与预测模型网络流量分析与预测模型是基于大数据技术的一种重要应用。
随着互联网的快速发展和智能设备的普及，我们面临着海量的网络数据，如何有效地利用这些数据来分析和预测网络流量情况，已经成为一个亟待解决的问题。
本文将从大数据技术的角度，介绍网络流量分析与预测模型的原理和方法。
在网络流量分析与预测模型中，大数据技术发挥了至关重要的作用。
随着计算能力的增强和存储成本的降低，我们可以将海量的网络数据进行收集、存储和处理。
这些数据包括网络通信记录、用户访问数据、服务器日志等。
通过在这些数据上进行分析，我们可以发现隐藏在其中的规律和模式，从而对网络流量进行准确的分析和预测。
网络流量分析是指根据一段时间内的网络数据，对网络流量进行统计、分类和分析。
通过网络流量分析，我们可以了解网络的负载状况、用户行为以及安全威胁等情况。
大数据技术提供了强大的数据处理和分析能力，可以对海量的网络数据进行深入挖掘和分析，从而揭示出更多的信息和规律。
例如，我们可以基于大数据技术，对网络流量进行可视化展示，从而更直观地了解网络的状态和性能。
在网络流量预测模型中，通过对历史网络流量数据的分析，我们可以建立数学模型，以预测未来一段时间内的网络流量情况。
网络流量预测可以帮助网络管理员优化网络资源的分配，提高网络的性能和稳定性。
大数据技术提供了强大的数据分析和建模能力，可以从历史数据中提取特征，并运用机器学习算法进行网络流量的预测。
例如，我们可以使用时间序列预测模型，如ARIMA模型，对网络流量进行建模和预测。
在构建基于大数据技术的网络流量分析与预测模型时，我们需要考虑以下几个方面：首先，数据的收集和存储。
网络数据的源头包括网络设备、服务器、应用程序等。
我们需要通过合适的方式收集数据，并存储在可靠的数据库中。
大数据技术提供了分布式存储和处理能力，可以应对海量数据的存储和处理需求。
其次，数据的清洗和预处理。
网络数据往往包含噪声和异常值，需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据的质量和可用性。
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基于大数据技术的网络日志分析系统
作者：张扬
来源：《电子技术与软件工程》2018年第17期
摘要
近年来，网络技术发展迅速，且为推动我国科技创新的发展做出了较大的贡献，作为网络
技术发展的组成部分，基于大数据技术的网络日志分析系统的研究，不仅关系着网络日志分析
系统自身的大数据技术发展，而且对于现代化网络技术的发展也具有重要的影响。基于此，本
文展开了对大数据时代背景下，网络日志分析系统的研究。
【关键词】大数据技术 网络 日志 分析系统
随着互联网技术的不断发展，我国进入了大数据时代，且大数据技术的发展也呈现出了良
好局势。因此，本文首先阐述了网络日志分析系统的功能，其次研究了大数据技术的网络日志
分析算法，最后说明了大数据技术网络日志分析系统的实验效果。此次课题研究的主要目的是
明确网络日志分析系统功能，进而提升网络日志的分析水平，推动大数据技术的发展。
1 网络日志分析系统的功能
对于大数据的采集，网络日志分析系统被广泛使用，该系统具有四个“V”特征，即数据的
Volume（体量）巨大、数据的Variety（类型）多、数据的Velocity（速度）快以及数据Value
（价值）大。对于网络日志的大数据特性来说，通过对日志数据存储与流程分析相结合，此次
课题提出了网络日志分析系统的功能分层，主要包括五大类，第一类为日志源层，主要构成包
括企业内网中的网络设备以及计算机软硬件，并产生大量的日志记录。第二类为采集层，其日
志的采集服务器主要由一个或多个构成，主要负责接收与存储日志记录。第三类为存储层，存
储层主要负责存储原始日志及统计分析结果。第四类为业务层，主要构成为由各种日志的分析
程序，主要解决日志数据的统计以及分析问题。第五类为显示层，显示层是指对业务层的处理
结果再处理。并显示在界面上。
2 大数据技术的网络日志分析算法
在大数据网络服务器中，一般会受到DoS与DDoS的攻击，导致服务器出现高负荷运转
的现象，最终服务呈现出瘫痪状态。在服务器访问日志中，通过对不同的IP地址请求次数的
统计，进而找到请求次数较多的IP地址，最终达到对攻击源、防御攻击检测的目的。在服务
器的访问日志中，数据信息繁多，日志文件的数量会达到GB级别，相对于传统的单机模式，
对数据的统计算法的时效性很强。根据Map Reduce的计算特点，这种由并行算法改为传统单
机的算法，是大时代网络日志分析的创新算法。
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在网路日志分析系统中，数据主要是以文件的形式存入HDFS中，利用Map函数，分析
每一行的日志数据，从而对申请访问的源IP进行提取，输出的Key与Value之间的比值为源
IP/1。出入的Reduce是相同的源IP，通过对源IP地址的累加，输出的Key与Value的比值是
源IP/n，也就是说，同一个IP源对服务器请求的次数。
3 大数据技术网络日志分析系统的实验效果
在网络日志分析系统中，主要是由8台普通的PC组成，主要包括一台为Master、一台
Syslog以及六台Slave。
实验题目一：加速比的实验分析，以及并行算法执行性能以及效果的分析。首先，对加速
比概念进行定义，即T1与Tn的比值，其中，T1是指1个Slave算法的运行时间，Tn是指由n
个Slave组合算法的运行时间。
其次，分别选取1个、2个、4个以及6个Slave进行实验。根据实验结果所示，当数据集
显示为固定时，通过对计算节点的不断增加，分析并行算法对不同实验性能的影响。
在Map Reduce框架中，其计算工作会被随机分配为到个Slave上，从理论上来看，当计
算节点没增加一个时，运其算速度会相比为增加之前提升1倍，然而，在实验中发现，实际效
果并非如此。其原因主要是各节点之间的额外开销，即同步、信以及调度等额外开销，随着节
点的增多，开销也逐渐变大。尽管开销变大，但整体上的加速比也是呈上升趋势的。
实验题目二：等效度量的实验分析。最大加速比的计算结点数值为n，受额外开销影响，
实际的加速比Sn不会超过n，所以，利用等效度量指标，能够有效地反映出加速比与n的关
系。
实验分别启动了2个、4个以及6个Slave，根据不同程度的数据规模，对日志文件进行并
行预算。实验结果显示，随着不断增大的数据规模，等效度量指标也在逐渐提高;随不断增加
的Slave个数，等效度量指标也逐渐呈现下降趋势。当数据规模与Slave个数一同增多时，等
效度量指标为常数。2个Slave能够实现对3.8GB日志文件的处理，4个Slave能够实现对8GB
日志文件的处理，6个Slave能够实现对20GB日志文件的处理。其等效度量的指标E维持在
0.75左右。也就是说，随着系统处理数据的增多，通过增加计算节点能会对系统的性能造成一
定的影响[3]。
4 结论
本文在对网络日志分析系统功能的分析基础上，展开了对大数据技术的网络日志分析算法
的研究，最后分析了大数据技术网络日志分析系统的实验效果。分析结果表明，在网络日志分
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析系统中，分析算法受计算节点、额外开销、处理数据以及等效度量的影响，其中，计算节点
的增多会影响额外开销，呈正相关，处理数据的多少也直接影响着等效度量，也呈正相关。
参考文献
[1]邓小盾.一种基于大数据的网络日志分析模型构建研究[J].电子设计工程，2017，25
（23）：97-100.
[2]郗超.校园无线网络日志大数据分析平台的研究与实现[D].内蒙古农业大学，2017，52
（03）：197-198.
[3]任凯，邓武，俞琰.基于大数据技术的网络日志分析系统研究[J].现代电子技术，2016，
39（02）：39-41+44.