Yarn架构下基于GA的Web日志挖掘优化技术

"面向TB级别日志文件的Yarn架构下基于GA的Web日志挖掘技术" 在当前的大数据时代，Web日志挖掘是一项至关重要的任务，它有助于理解用户行为、优化网站性能以及进行数据驱动的决策。这篇论文研究了一种在YARN（Yet Another Resource Negotiator）架构下利用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）进行日志挖掘的技术，旨在解决TB级别的日志文件处理需求。 YARN是Apache Hadoop的一个关键组件，它作为大数据处理的资源管理器，将Hadoop MapReduce的功能分解为两个独立的角色：资源调度器和应用程序管理器。通过这种方式，YARN能够更高效地支持多种计算框架，如Spark、Flink等，而不仅仅是MapReduce。论文中的研究工作将GA与YARN架构相结合，利用MapReduce编程模型来设计和实现GA的并行版本，以适应大规模日志挖掘的需求。 遗传算法是一种启发式搜索方法，模仿了生物进化过程中的自然选择和遗传机制，用于求解优化问题。在传统的GA中，种群的分布可能会导致某些个体被频繁选择而其他个体被忽视，影响算法的收敛速度和结果的准确性。为此，论文提出了基于子种群联姻策略的GA，即在Partition阶段采用了Round-Robin策略替代原有的哈希方法。Round-Robin策略确保了子种群基因的均匀分布，使得各子种群的收敛效率得以提高，同时也平衡了在YARN集群中各个节点的负载，从而提升了系统的整体性能。 实验结果显示，应用该技术进行日志挖掘，其挖掘结果的平均准确度达到了93%以上，相比于传统方法，效率提升了近33%。这表明，这种结合了YARN和GA的并行挖掘方法在处理大规模Web日志时，不仅能够保证挖掘质量，还能显著提高处理速度。 此外，该研究得到了国家自然科学基金和黑龙江省多个科研项目的资助，研究团队包括李静梅教授、张宝权和丁楠博士，他们在计算机系统结构、分布式系统以及高性能计算领域有深厚的理论基础和实践经验。 关键词：YARN架构，日志挖掘，遗传算法，并行计算 这篇论文的贡献在于提供了一种创新性的日志挖掘解决方案，它有效地利用了YARN的分布式计算能力，优化了遗传算法的性能，对于处理大规模Web日志数据具有重要的实践价值。这种技术对于大数据分析、网络流量监控、用户行为分析等领域有着广泛的应用前景。