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hadoop源码

于 2022-08-24 发布 文件大小:15.78 MB
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代码说明:

应用背景 Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。 关键技术 Google的数据中心使用廉价的Linux PC机组成集群,在上面运行各种应用。即使是分布式开发的新手也可以迅速使用Google的基础设施。核心组件是3个: ⒈GFS(Google File System)。一个分布式文件系统,隐藏下层负载均衡,冗余复制等细节,对上层程序提供一个统一的文件系统API接口。Google根据自己的需求对它进行了特别优化,包括:超大文件的访问,读操作比例远超过写操作,PC机极易发生故障造成节点失效等。GFS把文件分成64MB的块,分布在

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    这个项目的开发参数化的方法来检测网络异常使用只有总通信量统计数据,与其他工程,须流动分离,甚至当异常是一小部分的总的交通。通过采用简单的统计模型异常和背景交通在时间域中,可以估计模型参数在真正的时间,从而不需要长时间训练阶段或手动参数整定。拟议的二元参数检测机制 (bPDM) 使用序贯概率比检验,允许为假阳性率的控制,同时检查检测时间和强度的一种异常现象之间的权衡。 此外,它还使用交通率和数据包大小的统计数据,产生一个二元模型,消除了大多数误报。使用的比特率信号信噪比 (SNR) 度量,被证明是有效的度量的异常检测,分析了的方法。BPDM 的性能三个方面。第一,综合生成的交通提供作为函数的异常交通的水平,检测时间对照比较。第二,该方法是证明能够检测控制人工攻击在南加州大学 (USC),洛杉矶,校园网络在不同的实际交通混合。第三,所提出的算法实现快速检测确定以前捕获的网络跟踪的重播的真正拒绝服务攻击。本文提出的方法是能够在几秒钟内,在这些场景中检测所有攻击或更少。
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    用到的是CSS+HTML技术做的页面开发,控制用jsp。数据库用MYSQL,服务器用TOMCAT。和其他的电子商城系统基本类似。但是代码相对较老一般只能用来学习。没有其他需求或者系统介绍等文档,只能读者自己领悟了~~~
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