K-fold交叉验证(CV)是估计机器学习模型真实性能的常用方法。CV的过程需要数据的随机划分,因此性能评估实际上是随机的,具有可变性,这对于自然语言处理任务是非常重要的。所以建议使用较少变化的J-K-fold CV,其中J个独立的K-fold交叉验证用于评估性能。实验结果表明,通过重复的J-K-fold交叉验证进行调优能减少方差。 根据大数据的特征即数据量大、维数高,本文提出了基于大数据的高效分布式离群点检测算法。该种算法就是在数据处理的初级阶段,根据计算距离的方法将数据进行精确的计算,并在计算的过程中建立查询检测模型,通过模型将数据进行二次检测;进入离群点检测的阶段,通过大数据模型对其结果进行批量的过滤。最后,就在基于距离的数据与局部数据集验证相结合的方式去检验大数据的实效性与精确度。实验结果表明,与现有算法相对比,基于距离的算法在一定程度上大大提高了计算的精确率。 先研究并使用了Flume集群将Web应用集群所产生的日志进行汇总,使用Flume内部组员Source来关联Web应用所产生的原始日志文件,并通过设计Channel管道供其进行数据传输,使用Sink来绑定其输出目的地;其次,搭建Hadoop集群并使用其内部组件HDFS来持久化Flume集群所汇总的日志数据,最后设计并搭建了基于Hive的数据仓库,依据Web应用所产生日志的数据格式,将HDFS中的原始日志数据灌入到原始数据表中,使用HiveQL对其进行分析。对网站的多维度PageView、本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/ 访客的来源统计、用户关键路径转化进行了多维度且详细的数据分析。通过该文所设计并实现的数据分析实例,证明了大数据日志分析平台的可用性,解决了一般Web应用集群数据分析所难以克服的问题。 gy电脑知识与技术（3）随着社会需求的增加，日志分析方法研究-数控滚圆机电动液压滚弧机张家港电动钢管滚圆机滚弧机折弯机网页工程师要编写的有关数据分析的程序越来越多。这一大的工作量导致平台的分析程序面临调度，操作和维护等多方面的挑战。本文中所提出的方案基于Hadoop和Hive架构，功能如图1所示。解析日志数据通常是由四个层面组成，分别是收集层、储存层、解析层和调度操作层。其中，收集层是一种引擎，其形成的前提条件有两种，即必须要具备Flume的数据收集和MapReduce数据处理引擎。而储存层的主要作用时启动shell,同时其发挥作用也需要有HDFS所收集的日志数据和文件。解析层就是指对Hive的日志进行解释和说明的引擎。调度操作层，其主要的功能是能够让用户发出的任务信号得到及时的回应，顺利进行操作。图1日志分析平台的功能模块图2.2日志采集与存储模块设计与实现Flume作为一个分布式收集日志信息的系统，不仅可以借助Hadoop来完成有关数据的各类发送器的完善工作，还可以在对所采集到的数据进行初步处理后，顺利的发送给有需要的接收者。在Flume的收集某一确定日志数据的工作中，Agent代理发挥着辅助性作用。而它的内部结构主要是由以下三个组件形成，即Source、Channel和Sink。其中第一个组件主要发挥收集数据源的作用；第二个则发挥临时性的存储作用；第三个则主要是用来将数据发送到确定的数据库。三者的相互关系详见图2。图2Flume组件关系图在规模文件的处理上，Flume具有显著的优势。第一、因为系统内部是一个并行式的构造，其可靠性强。如果某一个节点上发生问题，它可以快速地将数据日志分析方法研究-数控滚圆机电动液压滚弧机张家港电动钢管滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/