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期刊文章详细信息

一种基于Hadoop的集群资源访问异常检测方法    

A method for anomaly detection of Hadoop-based cluster resource access

  

文献类型:期刊文章

作  者:杨安[1] 孙彦超[2]

YANG An;SUN Yanchao(Information and Network Management Center, Beijing Information Science & Technology University, Beijing 100192,China;Office of Educational Administration, Beijing Information Science & Technology University, Beijing 100192, China)

机构地区:[1]北京信息科技大学信息网络中心,北京100192 [2]北京信息科技大学教务处,北京100192

出  处:《北京信息科技大学学报(自然科学版)》

基  金:北京市教委科研计划资助项目(KM201711232023)

年  份:2017

卷  号:32

期  号:6

起止页码:58-62

语  种:中文

收录情况:CSA、CSA-PROQEUST、JST、普通刊

摘  要:针对分布式平台资源利用的特征,在集群局部资源利用密度异常情况检测技术的基础上,引入时间序列的检测方法,提出了一种对集群资源利用率呈现缓慢增长的异常情况进行检测的算法。最后通过某高校基于Hadoop服务器集群采集到的数据进行异常检测,验证了提出的基于最近邻结点资源异常检测方法的准确率和可行性。

关 键 词:HADOOP 分布式平台 异常检测

分 类 号:TP3[计算机类]

参考文献:

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二级参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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二级引证文献:

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同被引文献:

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