本文關(guān)鍵詞：基于行為特征的私有P2P流量的識(shí)別和分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基于P2P技術(shù)的應(yīng)用在我國經(jīng)過十余年的發(fā)展,己逐步成為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)改變廣大用戶生活方式進(jìn)程中不容忽視的組成部分。但對(duì)于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商而言,隨著P2P應(yīng)用的廣泛使用,帶寬資源的巨大消耗一直是影響網(wǎng)絡(luò)整體服務(wù)質(zhì)量的重要因素。盡管網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商已經(jīng)針對(duì)P2P流量的識(shí)別和管理做了很多研究,提出了一些解決方案,這個(gè)問題仍有進(jìn)一步改善的空間。特別是隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,使得在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)計(jì)算成為可能,與這些新型技術(shù)的結(jié)合為很多領(lǐng)域的理論研究帶來了新的突破。面對(duì)海量的P2P網(wǎng)絡(luò)流量,可以利用云計(jì)算技術(shù)突破計(jì)算的瓶頸,從更加完整和宏觀的角度上觀察P2P流量的分布情況,總結(jié)其特征,進(jìn)而提出在海量數(shù)據(jù)中識(shí)別P2P流量的方案。本文中,首先介紹了當(dāng)前得到廣泛應(yīng)用的分布式計(jì)算平臺(tái)Hadoop的基本結(jié)構(gòu)和相關(guān)組件的特點(diǎn)。之后,以具體的P2P應(yīng)用軟件為例介紹了P2P業(yè)務(wù)的通信流程,并在此基礎(chǔ)上從P2P中不同角色的行為特征的角度,總結(jié)提出了適用于MapReduce編程模型的P2P流量的識(shí)別方法,這種方法可以有效處理海量網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù),適應(yīng)當(dāng)前快速增長的數(shù)據(jù)規(guī)模和處理需求。接著,介紹了基于Hadoop平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的分布式P2P流量識(shí)別和分析系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)方案,重點(diǎn)介紹了話單關(guān)聯(lián)、并發(fā)匯聚和角色識(shí)別等核心組件。最后,結(jié)合識(shí)別結(jié)果對(duì)P2P流量的一些特征進(jìn)行了總結(jié)和分析。
【關(guān)鍵詞】：P2P流量 海量數(shù)據(jù) 分布式計(jì)算平臺(tái) 行為特征
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.06
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 課題背景9-10
• 1.2 研究意義10-11
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)11-13
• 第二章 分布式平臺(tái)Hadoop簡介13-19
• 2.1 Hadoop體系13-15
• 2.2 Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)15-16
• 2.3 HBase16-17
• 2.4 MapReduce編程框架17-19
• 第三章 私有P2P業(yè)務(wù)流量的識(shí)別方法19-49
• 3.1 私有P2P業(yè)務(wù)的通信流程19-42
• 3.1.1 啟動(dòng)客戶端19-23
• 3.1.2 進(jìn)行資源搜索,并進(jìn)入資源所在網(wǎng)頁23-26
• 3.1.3 點(diǎn)擊視頻資源鏈接與播放器插件的下載26-34
• 3.1.4 與若干功能服務(wù)器的交互34-38
• 3.1.5 與資源調(diào)度服務(wù)器的交互及資源的下載38-41
• 3.1.6 與其他Peer的交互41-42
• 3.2 私有P2P業(yè)務(wù)流量的識(shí)別方法42-49
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)42-44
• 3.2.2 識(shí)別方法44-49
• 第四章 基于分布式平臺(tái)的P2P流量識(shí)別和分析系統(tǒng)49-59
• 4.1 系統(tǒng)概述49
• 4.2 配置信息讀取模塊49-50
• 4.3 預(yù)處理模塊50-52
• 4.3.1 數(shù)據(jù)清洗50-51
• 4.3.2 話單關(guān)聯(lián)51-52
• 4.4 流量識(shí)別模塊52-56
• 4.4.1 特征字匹配52-53
• 4.4.2 并發(fā)匯聚53-54
• 4.4.3 角色識(shí)別54-56
• 4.5 HBase存儲(chǔ)模塊56-58
• 4.6 深度分析模塊58-59
• 第五章 P2P流量特征分析59-61
• 5.1 并發(fā)連接分布情況59
• 5.2 并發(fā)連接成功率59-60
• 5.3 有效連接的報(bào)文長度60-61
• 第六章 總結(jié)和展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-65
• 致謝65-67
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄67

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 何杰;楊岳湘;喬勇;唐川;;基于簇流的P2P流量精確分類技術(shù)（英文）[J];中國通信;2013年11期

  本文關(guān)鍵詞：基于行為特征的私有P2P流量的識(shí)別和分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：381476