【摘 要】
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针对传统分布式计算模型和日志监控收集在编程实现上的困难、实际应用扩展性低和数据处理阶段耦合度高的问题,提出基于Chukwa的大规模日志智能监测和收集方法.在利用MapReduc
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
【基金项目】
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广西研究生校级创新计划基金项目(XJY2012017);广西可信软件重点实验室研究课题基金项目(PF13089X);广西教育厅基金项目(2009MS1195)
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针对传统分布式计算模型和日志监控收集在编程实现上的困难、实际应用扩展性低和数据处理阶段耦合度高的问题,提出基于Chukwa的大规模日志智能监测和收集方法.在利用MapReduce并行计算模型以提高日志采集效率的基础上,提出数据监测收集阶段的细分方法和解耦过程,弥补MapReduce只能处理大文件数据的缺陷,进一步提高日志处理的灵活性和扩展性.该方法主要包括日志监测、日志收集、数据转存、数据应用几个步骤.实验验证了该方法能提高日志监测采集的效率,具备良好的实际使用价值.
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