當(dāng)前移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展,移動通信正處于2G、3G、4G多制式多運營商共同運營狀態(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,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的最優(yōu)化,滿足用戶高速移動互聯(lián)業(yè)務(wù)需求、保障數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)性能水平,是各運營商、各業(yè)務(wù)平臺的核心目標(biāo)。移動通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋是整個網(wǎng)絡(luò)生存的基礎(chǔ),它決定了整個網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃、部署、優(yōu)化和維護,本課題立足于廣州市科技計劃項目-面向5G網(wǎng)絡(luò)測試云平臺技術(shù)研究及產(chǎn)業(yè)化,基于Spark大數(shù)據(jù)平臺搭建了一個支持高用戶并發(fā)的移動網(wǎng)絡(luò)覆蓋分析系統(tǒng)。本文通過對移動通信過程中路測測量報告MR數(shù)據(jù)、DT數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)的采集與分析,設(shè)計了一個支持高用戶并發(fā)的移動網(wǎng)絡(luò)覆蓋分析系統(tǒng),并對整個項目進行了功能驗證及負(fù)載測試。首先介紹了基于大數(shù)據(jù)平臺的網(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)化平臺的需求;然后根據(jù)覆蓋分析系統(tǒng)的設(shè)計思路,介紹了系統(tǒng)設(shè)計過程中涉及的主要技術(shù)背景,從系統(tǒng)性能測試、Hadoop工作原理及優(yōu)勢、Spark工作原理及方式、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化常用方法與側(cè)重點、DT&CQT等多個維度對背景進行了闡述。然后介紹了覆蓋系統(tǒng)的... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

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

據(jù)技術(shù)開始火熱起來，從領(lǐng)頭羊級別的百度、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 為我們提供了一個可靠的存儲共享和分布式分析系統(tǒng)，它的核心價括 HDFS 和 MapReduce，其中 HDFS 實現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式存儲，MapReduce 實現(xiàn)并行分析和處理，是一個支持用戶輕松架構(gòu)和使用的分布式計算平臺，用戶可松開發(fā)和運行基于的 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展、高效性、高容錯、低成本、高兼容的優(yōu)點。分布式文件系統(tǒng) HDFS 旨在管理數(shù)以千計的服務(wù)器、及數(shù)以萬計的磁盤，將為統(tǒng)一的存儲系統(tǒng)進行管理，對應(yīng)用程序提供 PB 級的存儲容量，讓應(yīng)用程序用普通文件系統(tǒng)一樣存儲大規(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)器磁盤都，存儲空間可以達到 PB 級，H數(shù)據(jù)分片后進行并行讀寫及冗余存儲。HDFS 工作原理如圖 2-3 所示：

一個數(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)塊存儲于不同器甚至不同的機架上，以保證數(shù)據(jù)的高可用性及數(shù)據(jù)庫的正常運行。而 DataN責(zé)存儲與讀寫文件數(shù)據(jù)，HDFS 將文件數(shù)據(jù)分割為若干數(shù)據(jù)塊（Block），每taNode 存儲一部分?jǐn)?shù)據(jù)，以便文件分布存儲于整個 HDFS 服務(wù)器集群中。戶端（Client）可以并行訪問這些數(shù)據(jù)塊，使 HDFS 能夠在服務(wù)器集群規(guī)模上數(shù)據(jù)庫并行訪問，大大提高訪問速度。在面對 TB 甚至上 PB 級的海量數(shù)據(jù)時，Hadoop 采取 MapReduce 計算框以在分布式的集群中并行運行，大幅度工作效率。MapReduce 計算框架將大數(shù)算過程分成兩個階段：Map 和 Reduce，以數(shù)據(jù)塊為單位進行處理。在 Map 每個數(shù)據(jù)塊分配一個 Map計算任務(wù)，然后將所有的 map 輸出的 Key 值進行合同的 Key 及其對應(yīng)的 Value 發(fā)送到同一個 Reduce 任務(wù)進行處理。通過這兩個，開發(fā)人員只需遵循 MapReduce 計算框架就可以開發(fā)出復(fù)雜的大數(shù)據(jù)運行程序體流程如圖 2-4 所示：

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2993229