探析大数据在无线网络优化中的运用.doc

探析大数据在无线网络优化中的运用.doc探析大数据在无线网络优化中的运用【摘要】大数据时代给以电子商务为首的经营方式带来了新的机遇。企业通过信息服务的提供來实现对外数据经营,提高产品价值,为企业未来开辟新的市场。大数据在无线网络优化屮的运用可以通过多种方式实现,文章侧重于从其核心技术角度分析了无线网络优化过程中大数据的应用。【关键词】大数据无线网络优化大数据应用大数据的到来,信息存储、收集和处理都无法靠传统的技术完成。大数据给信息产业带来了挑战,也带来了机遇,对于无线网络优来说,抓住大数据的核心特征,加大扶持力度,就可以发挥其积极作用。大数据作用于无线网络优化主耍体现为数据变成一种经营模式,方便了新市场的开发。运营商同样可以根据需求进行内部升级改造,满足大数据使其的要求,支撑针对用户实现精准营销,确保企业利润。一、实现无线网络优化-掌握大数据关键技术1、无线网大数据技术介绍。大数据的关键技术包括数据存取和数据挖掘。其中数据存取主要是依靠分布式数据库来实现,而数据挖掘则是以大数据平台的搭建的实现,分布式数据挖掘技术就成为实现无线网络优化的核心技术Z-O冃前,大数据技术己经成为互联网等商战的一种标志,比较有代表性的是由基金会所开发的Hadoopo英主要应用于非结构化大数据存储和处理,完成分布式存储程序的建立。分布式文件系统使传统的服务器存储能力扩大。目前利用分布式文件系统,可以实现在X86服务器集群上运行,X86时分布式计算存储系统的基础,只有把握这一技术才能满足大数据技术的需求。HDFS技术则采用主从结构,通过开源平台的使用,而从最终用户角度来看,HDFS技术帮助其顺利的完成了文件的创建、读取、删除或者修改等过程。HDFS集群是由多数DataNode、少数NameNode和Client客户端组成。DataNode作为系统文件存储的基本单元,将固定大小的文件存入系统。并周期性的发给NameNode。利用NameNode来对系统的命名空间,信息复制以及信息存储进行管理。实际上,NameNode就是整个系统的管理者。最后,NameNode将信息传给客户端Client,完成数据的读写工作。2、 分布式数据库技术的应用。大数据吋代,大量的非结构数据可以采用分布式数据库技术来完成。这一技术能够对不同种类的数据进行统计,分布式数据库不同于英他类型的数据库,具有固定属性。HBase是目前主流的分布式数据库平台,其特点主要表现为可靠性高、性能稳定、面向列,可伸缩性等,对于大数据时代下的非结构数据增多具有较强的处理作用。lIBase于上文我们说的主从结构相似,Ilddoop的1IDFS作为存储基础,将所有数据文件存储在HDFS文件系统上。并委派RegionServer进行管理。3、 采用分布式计算平台技术。随着信息技术的发展,分布式计算平台实现了多台设备的自己操控。分布式计算平台的开发和使用尚处于初级阶段,主要是在于它能够其核心技术还不完善,目前的分布式计算平台还无法直视单机普通程序的编写,也就是增加了开发者自行解决的难度。这给分布式计算带來了巨大的麻烦。而比较实用的平台为实时流计算平台与批量计算平台。典型的分布式数据挖掘算法有基于Gibbs釆样的LDA算法、K-means算法迭代式以及SVM算法等。这一平台的主要特点是利用不同节点上的自动部署来完成数据处理。这样能够及时的对新数据进行处理,确保了数据的完報性,