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基于Chukwa的大规模日志智能监测收集方法
被引量:
11
1
作者
张川
邓珍荣
+1 位作者
邓星
黄文明
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第9期3263-3269,共7页
针对传统分布式计算模型和日志监控收集在编程实现上的困难、实际应用扩展性低和数据处理阶段耦合度高的问题,提出基于Chukwa的大规模日志智能监测和收集方法。在利用MapReduce并行计算模型以提高日志采集效率的基础上,提出数据监测收...
针对传统分布式计算模型和日志监控收集在编程实现上的困难、实际应用扩展性低和数据处理阶段耦合度高的问题,提出基于Chukwa的大规模日志智能监测和收集方法。在利用MapReduce并行计算模型以提高日志采集效率的基础上,提出数据监测收集阶段的细分方法和解耦过程,弥补MapReduce只能处理大文件数据的缺陷,进一步提高日志处理的灵活性和扩展性。该方法主要包括日志监测、日志收集、数据转存、数据应用几个步骤。实验验证了该方法能提高日志监测采集的效率,具备良好的实际使用价值。
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关键词
大数据
分布式存储和计算
日志监控与收集
并行计算模型
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职称材料
题名
基于Chukwa的大规模日志智能监测收集方法
被引量:
11
1
作者
张川
邓珍荣
邓星
黄文明
机构
桂林电子科技大学计算机科学与工程学院
桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第9期3263-3269,共7页
基金
广西研究生校级创新计划基金项目(XJY2012017)
广西可信软件重点实验室研究课题基金项目(PF13089X)
广西教育厅基金项目(2009MS1195)
文摘
针对传统分布式计算模型和日志监控收集在编程实现上的困难、实际应用扩展性低和数据处理阶段耦合度高的问题,提出基于Chukwa的大规模日志智能监测和收集方法。在利用MapReduce并行计算模型以提高日志采集效率的基础上,提出数据监测收集阶段的细分方法和解耦过程,弥补MapReduce只能处理大文件数据的缺陷,进一步提高日志处理的灵活性和扩展性。该方法主要包括日志监测、日志收集、数据转存、数据应用几个步骤。实验验证了该方法能提高日志监测采集的效率,具备良好的实际使用价值。
关键词
大数据
分布式存储和计算
日志监控与收集
并行计算模型
Keywords
big data
distributed storage and computing
log monitoring and collection
parallel computing
Chukwa
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Chukwa的大规模日志智能监测收集方法
张川
邓珍荣
邓星
黄文明
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014
11
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