發(fā)布時(shí)間：2020-10-08 16:26

　　 在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的過程中出現(xiàn)了各種碎片信息和數(shù)據(jù),對(duì)這些信息和數(shù)據(jù)的快速整合及分析成為必然。同時(shí),對(duì)基于數(shù)據(jù)的移動(dòng)通信來說,因?yàn)橹饾u成為了被關(guān)注的重點(diǎn),也使得大數(shù)據(jù)平臺(tái)在信息數(shù)據(jù)發(fā)展的道路上備受關(guān)注,并成為重要的服務(wù)性平臺(tái)。所以隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步和發(fā)展,關(guān)于移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中的大數(shù)據(jù)的研究與應(yīng)用的意義越來越重要,同時(shí)也為未來大數(shù)據(jù)在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用升級(jí)提供了理論支撐和保證。本文從大數(shù)據(jù)的概念分析入手,對(duì)分析和處理大數(shù)據(jù)的Hadoop平臺(tái)進(jìn)行研究,從理論與實(shí)際相結(jié)合的角度探索Hadoop平臺(tái)的搭建及配置方法,并運(yùn)用Hadoop平臺(tái)及其組件Hive對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中海量信令及業(yè)務(wù)類數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析。本文分析過程結(jié)合了移動(dòng)通信技術(shù)、數(shù)據(jù)處理理論方法及數(shù)據(jù)庫(kù)編程技術(shù),完成了Hadoop平臺(tái)的基本原理介紹、平臺(tái)的組成及常用組件說明和平臺(tái)的實(shí)際搭建及配置,介紹了Hadoop操作命令、Hive分析命令以及其他數(shù)據(jù)分析算法,解決了移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中不同類型的大數(shù)據(jù)分析需求。本文將實(shí)際解決的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中信令及業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)分析需求分為三大類,分別為網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵指標(biāo)(KPI)計(jì)算、用戶感知指標(biāo)(S-KPI)計(jì)算及用戶終端信息統(tǒng)計(jì),這三類問題是運(yùn)營(yíng)商在網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、運(yùn)維和優(yōu)化中重點(diǎn)關(guān)心的問題,有助于運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析和用戶滿意度提升,在如今網(wǎng)絡(luò)時(shí)代也與我們的生活息息相關(guān)。通過對(duì)用戶在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的全面獲取、展示及處理分析,在體現(xiàn)Hadoop平臺(tái)大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的能力與優(yōu)勢(shì)的同時(shí),也可以給網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商提供相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀說明及用戶感知優(yōu)化方案,并為運(yùn)營(yíng)商或服務(wù)商的市場(chǎng)推廣、用戶行為分析及大數(shù)據(jù)挖掘等問題提供及時(shí)的數(shù)據(jù)支撐和思路。
【學(xué)位單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP311.13;TN929.5
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究概況及發(fā)展趨勢(shì)
    1.3 論文主要工作及組織結(jié)構(gòu)
2 Hadoop平臺(tái)介紹
    2.1 Hadoop平臺(tái)架構(gòu)及運(yùn)行原理分析
        2.1.1 Hadoop框架
        2.1.2 HDFS
        2.1.3 MapReduce
    2.2 Hive組件分析
    2.3 Hadoop平臺(tái)設(shè)計(jì)
        2.3.1 Hadoop的三種模式
        2.3.2 Hadoop平臺(tái)的搭建
    2.4 Hive組件安裝
3 基于Hadoop平臺(tái)的大數(shù)據(jù)分析算法及操作
    3.1 分析算法
    3.2 基本數(shù)據(jù)分析操作
4 基于Hadoop平臺(tái)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)問題分析
    4.1 網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵指標(biāo)(KPI)計(jì)算問題
        4.1.1 分析案例
        4.1.2 問題分析小結(jié)
    4.2 用戶感知指標(biāo)(S-KPI)計(jì)算問題
        4.2.1 分析案例
        4.2.2 問題分析小結(jié)
    4.3 用戶終端信息統(tǒng)計(jì)問題
        4.3.1 分析案例
        4.3.2 問題分析小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2832468