當(dāng)前移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展,移動(dòng)通信正處于2G、3G、4G多制式多運(yùn)營(yíng)商共同運(yùn)營(yíng)狀態(tài),而5G技術(shù)也正在緊鑼密鼓的準(zhǔn)備商業(yè)化部署,如何協(xié)調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)資源,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的最優(yōu)化,滿足用戶(hù)高速移動(dòng)互聯(lián)業(yè)務(wù)需求、保障數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)性能水平,是各運(yùn)營(yíng)商、各業(yè)務(wù)平臺(tái)的核心目標(biāo)。移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)生存的基礎(chǔ),它決定了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃、部署、優(yōu)化和維護(hù),本課題立足于廣州市科技計(jì)劃項(xiàng)目-面向5G網(wǎng)絡(luò)測(cè)試云平臺(tái)技術(shù)研究及產(chǎn)業(yè)化,基于Spark大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建了一個(gè)支持高用戶(hù)并發(fā)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋分析系統(tǒng)。本文通過(guò)對(duì)移動(dòng)通信過(guò)程中路測(cè)測(cè)量報(bào)告MR數(shù)據(jù)、DT數(shù)據(jù)、用戶(hù)數(shù)據(jù)的采集與分析,設(shè)計(jì)了一個(gè)支持高用戶(hù)并發(fā)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋分析系統(tǒng),并對(duì)整個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行了功能驗(yàn)證及負(fù)載測(cè)試。首先介紹了基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)覆蓋分析系統(tǒng)的研究背景及研究意義,討論了當(dāng)前環(huán)境部署基于Spark大數(shù)據(jù)優(yōu)化平臺(tái)的需求;然后根據(jù)覆蓋分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路,介紹了系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中涉及的主要技術(shù)背景,從系統(tǒng)性能測(cè)試、Hadoop工作原理及優(yōu)勢(shì)、Spark工作原理及方式、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化常用方法與側(cè)重點(diǎn)、DT&CQT等多個(gè)維度對(duì)背景進(jìn)行了闡述。然后介紹了覆蓋系統(tǒng)的... 

【文章來(lái)源】：廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

并發(fā)數(shù)、吞吐量、平均響應(yīng)時(shí)間關(guān)系圖

據(jù)技術(shù)開(kāi)始火熱起來(lái)，從領(lǐng)頭羊級(jí)別的百度、阿里、騰訊到傳統(tǒng)的商業(yè)公司紛在自家的軟件系統(tǒng)中大規(guī)模使用大數(shù)據(jù)技術(shù)。Hadoop 為我們提供了一個(gè)可靠的存儲(chǔ)共享和分布式分析系統(tǒng)，它的核心價(jià)括 HDFS 和 MapReduce，其中 HDFS 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)，MapReduce 實(shí)現(xiàn)并行分析和處理，是一個(gè)支持用戶(hù)輕松架構(gòu)和使用的分布式計(jì)算平臺(tái)，用戶(hù)可松開(kāi)發(fā)和運(yùn)行基于的 Hadoop 的海量數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用程序。它主要具有高可靠擴(kuò)展、高效性、高容錯(cuò)、低成本、高兼容的優(yōu)點(diǎn)。分布式文件系統(tǒng) HDFS 旨在管理數(shù)以千計(jì)的服務(wù)器、及數(shù)以萬(wàn)計(jì)的磁盤(pán)，將為統(tǒng)一的存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行管理，對(duì)應(yīng)用程序提供 PB 級(jí)的存儲(chǔ)容量，讓?xiě)?yīng)用程序用普通文件系統(tǒng)一樣存儲(chǔ)大規(guī)模的文件數(shù)據(jù)。HDFS 通常部署于大規(guī)模的分布務(wù)器集群中，可使用集群中所有的服務(wù)器磁盤(pán)都，存儲(chǔ)空間可以達(dá)到 PB 級(jí)，H數(shù)據(jù)分片后進(jìn)行并行讀寫(xiě)及冗余存儲(chǔ)。HDFS 工作原理如圖 2-3 所示：

一個(gè)數(shù)據(jù)塊復(fù)制為多份（默認(rèn)為 3 份），并將多份相同的數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)于不同器甚至不同的機(jī)架上，以保證數(shù)據(jù)的高可用性及數(shù)據(jù)庫(kù)的正常運(yùn)行。而 DataN責(zé)存儲(chǔ)與讀寫(xiě)文件數(shù)據(jù)，HDFS 將文件數(shù)據(jù)分割為若干數(shù)據(jù)塊（Block），每taNode 存儲(chǔ)一部分?jǐn)?shù)據(jù)，以便文件分布存儲(chǔ)于整個(gè) HDFS 服務(wù)器集群中。戶(hù)端（Client）可以并行訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)塊，使 HDFS 能夠在服務(wù)器集群規(guī)模上數(shù)據(jù)庫(kù)并行訪問(wèn)，大大提高訪問(wèn)速度。在面對(duì) TB 甚至上 PB 級(jí)的海量數(shù)據(jù)時(shí)，Hadoop 采取 MapReduce 計(jì)算框以在分布式的集群中并行運(yùn)行，大幅度工作效率。MapReduce 計(jì)算框架將大數(shù)算過(guò)程分成兩個(gè)階段：Map 和 Reduce，以數(shù)據(jù)塊為單位進(jìn)行處理。在 Map 每個(gè)數(shù)據(jù)塊分配一個(gè) Map計(jì)算任務(wù)，然后將所有的 map 輸出的 Key 值進(jìn)行合同的 Key 及其對(duì)應(yīng)的 Value 發(fā)送到同一個(gè) Reduce 任務(wù)進(jìn)行處理。通過(guò)這兩個(gè)，開(kāi)發(fā)人員只需遵循 MapReduce 計(jì)算框架就可以開(kāi)發(fā)出復(fù)雜的大數(shù)據(jù)運(yùn)行程序體流程如圖 2-4 所示：

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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