基于Hadoop海量日志的入侵检测技术

本文探讨了基于Hadoop的入侵检测技术,涉及Hadoop的HDFS、MapReduce和Mahout。重点讨论了K-Means和FP-Growth算法在处理Web日志中的应用,以及如何在Hadoop平台上进行数据收集、预处理和入侵规则挖掘。

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基于Hadoop海量日志的入侵检测技术

  • Hadoop相关技术
  • Web日志
  • 基于 Hadoop海量日志的入侵检测算法
  • 基于 Hadoop量日志的入侵检测系统的实现

Hadoop简介

Hadoop是一个项目的总称,是开源实现的谷歌的集群系统。由于在 Hadoop中实现了HDFS文件系统和 MapReduce编程模型,使得它成为了一个分布式的计算平台。当用户想要运行一个分布式程序时,只需要编写一个类继承自MapReduceBase,同时再实现Map和 Reduce,然后对Job进行注册就可以了。
Hadoop首先是一个分布式的文件系统,能够实现存储的功能,但它的作用不限于此,它同时也是一个能够执行分布式程序的大型框架,它的执行环境一般是由数目众多的计算设备组成的大规模集群。

HDFS文件系统

HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是 Hadoop主要应用的一个分布式文件系统。在HDFS架构中有 NameNode和 DataNode两种节点。这两类节点分别承担 Master和 Worker的任务。

MapReduce并行计算框架

在这里插入图片描述

Mahout简介

Mahout是 Hadoop中的一个开源项目,Mahout中构建了一个大规模的机器学习库,是实现并行化的数据挖掘算法的分布式计算框架。Mahout中实现的算法都是构建在 Hadoop之上基于 MapReduce的并行实现,可以帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用建

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