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基于隐马尔科夫模型的spark作业异常分析
基于隐马尔科夫模型的spark作业异常分析
作者:
周云才
王欣
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
SPARK
隐马尔科夫模型
内存溢出
异常
内存管理
摘要:
随着大数据技术的不断发展,数据分析越来越受到人们的关注,Spark作为大规模数据处理的快速通用的计算引擎,由于它的高速性而被各大商家应用于实际生产过程中。本文通过隐马尔科夫模型(HMM),选择在实际生产过程中,在进行海量的数据分析过程中出现的异常进行分析,以实际任务执行时的:内存溢出、垃圾回收异常、序列化异常为指标,根据实际出现异常时的提示,来确定HMM状态空间、确定相应的观测值、计算相关的参数,进而构建针对于Spark作业工作过程中的出现异常时的隐马尔科夫模型,用来揭示引发异常的类型,来对实际生产过程中出现此类问题时提供可靠的类型诊断。
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基于时变状态转移隐半马尔科夫模型的寿命预测
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文献信息
篇名
基于隐马尔科夫模型的spark作业异常分析
来源期刊
电脑知识与技术:学术交流
学科
工学
关键词
SPARK
隐马尔科夫模型
内存溢出
异常
内存管理
年,卷(期)
2018,(4Z)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
198-200
页数
3页
分类号
TP311.13
字数
语种
DOI
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作者信息
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姓名
单位
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G指数
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周云才
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王欣
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节点文献
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隐马尔科夫模型
内存溢出
异常
内存管理
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
主办单位:
时代出版传媒股份有限公司
中国计算机函授学院
出版周期:
旬刊
ISSN:
1009-3044
CN:
34-1205/TP
开本:
出版地:
安徽合肥市濉溪路333号
邮发代号:
26-188
创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
41621
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23
总被引数(次)
0
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