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基于MapReduce的海量事件日志并行转化算法
  • ISSN号:1006-5911
  • 期刊名称:计算机集成制造系统
  • 时间:2013.8.8
  • 页码:1784-1793
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]清华大学软件学院,北京100084, [2]清华大学信息系统安全教育部重点实验室,北京100084, [3]清华大学清华信息科学与技术国家实验室,北京100084, [4]首都经济贸易大学信息管理与信息系统系,北京100070
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61003099); 国家863计划资助项目(2012AA040904); 教育部—中国移动科研基金资助项目(MCM20123011)~~
  • 相关项目:过程挖掘算法评估框架研究
中文摘要:

随着大数据时代的来临,为了高性能地转化海量分布式日志,提出事件日志在云平台上基于MapReduce架构的分布式转化算法。提出基于案例拆分的改进算法,以转化单机上的日志,使其变得可行;进一步提出基于MapReduce的并行转化算法。这是在过程挖掘领域中首次实现从海量原始日志到可扩展事件流事件日志的并行转化,极大地提高了转化性能。

英文摘要:

With the coming of big data time, to convert the mass distributed log in high performance, a distributed conversion algorithm of event log based on MapReduce framework was proposed. An improved algorithm based on case split was put forwarded, thus the conversion of log on single machine became feasible. Furthermore, a parallel algorithm based on MapReduce was proposed. In the area of process mining, it was the first time to realize the par- allel conversion from mass original log to eXtensible Events Stream (XES) event log, and the conversion perform- ance was improved extremely.

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期刊信息
  • 《计算机集成制造系统》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国兵器工业集团公司
  • 主办单位:中国兵器工业第210研究所
  • 主编:杨海成
  • 地址:北京市海淀区车道沟10号北京2413信箱34分箱
  • 邮编:100089
  • 邮箱:986127464@qq.com
  • 电话:010-68962468
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-5911
  • 国内统一刊号:ISSN:11-5946/TP
  • 邮发代号:82-289
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,中国科技论文统计与分析文献来源期刊,中国科学引文数据库来源期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25379