Hadoop平台上并行病毒扫描特征匹配算法研究

“基于Hadoop平台的并行特征匹配算法研究.pdf”主要探讨了在大数据背景下，如何利用Hadoop分布式文件系统进行高效的病毒扫描。传统的病毒扫描方法主要针对单机环境，面对海量数据时效率低下。文章提出了在Hadoop平台上采用MapReduce并行编程模型来解决这一问题。 本文首先介绍了背景，许多大型企业选择Hadoop作为存储海量数据的工具，但Hadoop处理大量小文件的效率较低。为了改善这种情况，研究者提出了一种并行特征匹配算法，该算法的核心是通过合并小文件并建立索引来提升处理效率。MapReduce模型被用于实现这一算法，它将数据处理任务分解为映射（Map）和减少（Reduce）两个阶段，便于并行处理。 在映射阶段，数据被分割并分发到不同的节点上，每个节点对分配到的数据执行特征匹配操作。然后，在减少阶段，匹配的结果被聚合和整合，以确定是否存在病毒。通过这种方式，处理时间显著降低，特别是在处理大数据集时，提高了整体的病毒扫描效率。 实验结果显示，提出的并行特征匹配算法在处理时间上有了显著的优化，证明了其在大数据环境下的可行性与优越性。此外，论文还提到了一些支持研究的项目，包括北京市优秀人才培养资助项目和北京信息科技大学的相关实验室课题，这表明了研究的学术背景和资金支持。 关键词强调了分布式文件系统、大数据、特征匹配和并行扫描的重要性，这些都是当前信息技术领域的热点话题。分布式文件系统如Hadoop是处理大数据的基础，特征匹配是病毒检测的关键，而并行扫描则是提升效率的有效手段。这篇论文的研究成果对于理解如何在分布式环境中优化病毒检测策略具有重要的理论和实践价值。 该论文提供了一个解决方案，即通过并行化特征匹配算法在Hadoop平台上处理大数据的病毒扫描问题，有效地解决了小文件处理效率低下的问题，并为大数据环境下的安全防护提供了新的思路。