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基于深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)分析預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時間:2022-01-08 02:16
  伴隨著信息與通信技術(shù)的高速發(fā)展,全球數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長。如何對海量復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析,挖掘?qū)崿F(xiàn)其中潛在價值并合理利用,是當(dāng)前的重要課題之一。在語音識別、圖像理解、自然語言處理、視頻推薦等數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用領(lǐng)域,深度學(xué)習(xí)不僅改變著傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,而且已引發(fā)了突破性的變革。深度學(xué)習(xí)的蓬勃發(fā)展使得各行業(yè)對深度學(xué)習(xí)的使用需要越加迫切。然而深度學(xué)習(xí)對于普通行業(yè)使用者而言使用門檻相對較高,既需要大量的時間成本用于學(xué)習(xí)使用及復(fù)雜的底層模型編寫,又需要大量的計(jì)算服務(wù)器等硬件成本用于搭建深度學(xué)習(xí)框架。基于上述的研究背景及現(xiàn)狀,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)分析預(yù)測系統(tǒng),旨在支持深度學(xué)習(xí)使用、降低使用者使用成本與操作復(fù)雜性。首先本文調(diào)研現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的處理框架與有關(guān)技術(shù),結(jié)合對系統(tǒng)設(shè)計(jì)場景、功能需求、性能需求等分析,設(shè)計(jì)提出了包含數(shù)據(jù)吸收、系統(tǒng)框架、算法模型、集成組件、服務(wù)應(yīng)用的五層整體架構(gòu),為系統(tǒng)具體實(shí)現(xiàn)奠定基礎(chǔ)。接著對大數(shù)據(jù)分析預(yù)測系統(tǒng)中的各功能模塊的具體設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)目標(biāo)進(jìn)行了詳細(xì)介紹。此外,本文為提升系統(tǒng)中所使用算法模型的訓(xùn)練效率,對于深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了研究分析,并... 

【文章來源】:北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:77 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)分析預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)


HDFS節(jié)點(diǎn)組織架構(gòu)圖

流程圖,寫入文件,流程,節(jié)點(diǎn)


:?;??.:??J3vS/?F?…二■.廠'?I?:^^52S5SBi??Ibhrhhhr?IhmHHI?RHHflHR??圖2-1?HDFS節(jié)點(diǎn)組織架構(gòu)圖??散存儲于各DataNode節(jié)點(diǎn),每個存儲的文件塊的元數(shù)據(jù)信息則將存儲于NameNode??以供定位存儲文件塊。用戶進(jìn)行HDFS的數(shù)據(jù)存取操作時,通過HDFS中的客戶端??機(jī)器節(jié)點(diǎn)與NameNode節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信來進(jìn)一步數(shù)據(jù)交互操作。??當(dāng)用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)寫入操作時如圖2-2所示,首先通過HDFS客戶端節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新虛擬??文件系統(tǒng)與對應(yīng)服務(wù)器集群的NameNode節(jié)點(diǎn)通信以創(chuàng)建一個沒有任何文件塊關(guān)聯(lián)??的新數(shù)據(jù)文件及其元數(shù)據(jù)信息,并獲取得到可以進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲的DataNode節(jié)點(diǎn)列??表。接著通過HDFS客戶端節(jié)點(diǎn)將寫入的文件內(nèi)容輸入文件寫入本地緩沖區(qū)。當(dāng)緩??沖區(qū)內(nèi)容大小達(dá)到HDFS的文件塊大小時,再與接收得到的DataNode節(jié)點(diǎn)列表中的??某一?DataNode節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信,并將溢寫發(fā)送至該節(jié)點(diǎn)。該DataNode節(jié)點(diǎn)每接收一??

文件流,文件塊,節(jié)點(diǎn)


第二章相關(guān)技術(shù)研究綜述??個數(shù)據(jù)文件塊完成時,將遵守HDFS默認(rèn)的3副本模式,與另一個DataNode節(jié)點(diǎn)進(jìn)??行通信并傳輸該文件塊,同時下一?DataNode節(jié)點(diǎn)也將重復(fù)此操作。這一機(jī)制通過冗??余存儲保證了?HDFS數(shù)據(jù)存儲服務(wù)的高容錯和高可靠性,是HDFS中重要的一部分。??而當(dāng)用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取操作時如圖2-3所示,也首先通過HDFS客戶端節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新??擬文件系統(tǒng)與對應(yīng)服務(wù)器集群的NameNode節(jié)點(diǎn)通信,獲取得到該數(shù)據(jù)文件所對??的元數(shù)據(jù)信息,包含數(shù)據(jù)文件的各文件塊所在DataNode節(jié)點(diǎn)及其中存儲位置。接??通過HDFS客戶端節(jié)點(diǎn)直接與包含對應(yīng)數(shù)據(jù)文件塊三副本中任一?DataNode節(jié)點(diǎn)進(jìn)??通信獲取數(shù)據(jù)文件塊。HDFS客戶端節(jié)點(diǎn)接收完該文件的全部文件塊再重組形成??始文件信息傳輸給用戶。??

【參考文獻(xiàn)】:
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碩士論文
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本文編號:3575706

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