并行计算与HBASE优化：大规模服务器端Web日志预处理算法

在当今互联网高度发达的时代，大数据分析成为关键工具，尤其是针对每日产生的海量Web日志数据。Web使用挖掘，作为其重要组成部分，旨在揭示用户行为模式。本文主要探讨了如何利用并行计算和HBASE技术优化服务器端Web日志的数据预处理过程。 数据预处理是Web使用挖掘的基石，它涉及从非结构化的、异构的且噪声（不需要）的服务器端日志中提取有价值的信息。这些日志通常包含用户访问路径、IP地址、请求时间等信息，对于理解用户行为模式至关重要。传统的预处理方法可能在处理大量数据时效率低下，难以扩展，特别是在计算需求随着日志文件规模增长而急剧增加的情况下。 Hadoop工具在此场景下提供了强大的支持，特别是HBase，一个分布式NoSQL数据库系统，它以其高吞吐量和存储能力适应了大数据处理的需求。通过并行计算技术，可以将复杂的预处理任务分解到多个计算节点上，显著提高处理速度，减少单点故障的影响，并使得预处理过程更加高效。 文章中，作者提出了一种具体的应用案例，即使用Hadoop和HBASE对Vizhamurasu新闻网站的服务器端日志进行预处理。这个案例展示了如何通过并行计算算法来提升数据提取、清理、用户识别、会话识别以及路径完成等预处理阶段的性能。相比于现有算法，新提出的并行方法能够更有效地处理大规模日志，同时保持或提高准确性，这对于实时分析和大规模数据仓库至关重要。 总结来说，这篇研究论文为解决服务器端Web日志数据预处理中的挑战提供了一种创新策略，通过结合并行计算和HBASE技术，不仅提高了处理效率，还为大数据时代下的Web使用挖掘带来了新的可能性。随着互联网用户数量的增长和数据量的膨胀，这种优化的预处理方法将在未来的大数据应用中发挥重要作用。