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基于Hadoop的网络分流和流特征计算
Diffluent Internet Traffic and Characteristics Computation Based on Hadoop
- 电信科学 2014年30卷第12期 页码：76-81
- 作者机构：
1. 重庆市高校通信网测试技术工程研究中心 重庆400065
2. 重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院 重庆400065
3. 重庆邮电大学通信与信息工程学院 重庆400065
- 作者简介：
[ "刘勇，男，重庆邮电大学通信与信息工程学院硕士生，主要研究方向为网络数据挖掘及流量分类" ]
[ "雒江涛，男，博士，重庆邮电大学通信与信息工程学院教授、博士生导师，中国电子学会高级会员，主要研究方向为移动通信和下一代网络及测试技术研究与开发" ]
[ "邓生雄，男，重庆邮电大学通信与信息工程学院硕士生，主要研究方向为网络数据挖掘及流量分类" ]
[ "王小平，男，重庆邮电大学通信与信息工程学院硕士生，主要研究方向为网络数据挖掘及流量分类" ]
- 基金信息：基于云计算的网络流量分类标识和深度分析关键技术研究项目;Key Technology Research on Classification，Identification of Network Traffic and Depth Analysis Based on Cloud Computing(cstc2013yykfA40006)
DOI：10.3969/j.issn.1000-0801.2014.12.011
中图分类号：-
网络出版日期：2014-12，
纸质出版日期：2014-12-15
- 稿件说明：
移动端阅览
刘勇, 雒江涛, 邓生雄, 等. 基于Hadoop的网络分流和流特征计算[J]. 电信科学, 2014,30(12):76-81.
Yong Liu, Jiangtao Luo, Shengxiong Deng, et al. Diffluent Internet Traffic and Characteristics Computation Based on Hadoop[J]. Telecommunications science, 2014, 30(12): 76-81.
刘勇, 雒江涛, 邓生雄, 等. 基于Hadoop的网络分流和流特征计算[J]. 电信科学, 2014,30(12):76-81. DOI： 10.3969/j.issn.1000-0801.2014.12.011.
Yong Liu, Jiangtao Luo, Shengxiong Deng, et al. Diffluent Internet Traffic and Characteristics Computation Based on Hadoop[J]. Telecommunications science, 2014, 30(12): 76-81. DOI： 10.3969/j.issn.1000-0801.2014.12.011.
摘要
网络流量特征计算是网络流量分析的一个重要步骤，对于海量网络流量数据，并行化计算网络流量特征是高效网络流量分析的重要方法。针对传统单机处理成本高、可扩展性差的问题，提出一种基于MapReduce编程模型的网络流量分析方法，并行实现网络分流和流量特征计算。通过使用Hadoop平台对实际数据进行分析，统计常用网络流量属性特征，实验表明，该方法分析网络流量特征的结果准确可信，且适合分析大流量数据。
Abstract
Internet traffic characteristics computation is an important step of internet traffic analysis
in the face of massive internet traffic data
parallel computing internet traffic characteristics is base to prompt the performance of internet traffic analysis. In order to solve the problems of poor expansibility and high cost that caused by the traditional stand-alone
an internet traffic characteristics analysis method based on MapReduce
which parallel processes diffluent internet traffic and characteristics computing
was proposed. By using the Hadoop platform
the actual data was analyzed and the common internet traffic characteristics were computed. Experiments show that the method is reliable to analyze the characteristic of the internet traffic and it is suitable for analyzing large traffic data.
关键词
Keywords
references
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