基于Hadoop的移动网络信令及业务大数据分析

发布时间：2020-10-08 16:26

　　在当今大数据时代背景下,移动通信网络发展的过程中出现了各种碎片信息和数据,对这些信息和数据的快速整合及分析成为必然。同时,对基于数据的移动通信来说,因为逐渐成为了被关注的重点,也使得大数据平台在信息数据发展的道路上备受关注,并成为重要的服务性平台。所以随着社会的不断进步和发展,关于移动通信网络中的大数据的研究与应用的意义越来越重要,同时也为未来大数据在移动网络中的应用升级提供了理论支撑和保证。本文从大数据的概念分析入手,对分析和处理大数据的Hadoop平台进行研究,从理论与实际相结合的角度探索Hadoop平台的搭建及配置方法,并运用Hadoop平台及其组件Hive对移动网络中海量信令及业务类数据进行处理分析。本文分析过程结合了移动通信技术、数据处理理论方法及数据库编程技术,完成了Hadoop平台的基本原理介绍、平台的组成及常用组件说明和平台的实际搭建及配置,介绍了Hadoop操作命令、Hive分析命令以及其他数据分析算法,解决了移动网络中不同类型的大数据分析需求。本文将实际解决的移动网络中信令及业务大数据分析需求分为三大类,分别为网络关键指标(KPI)计算、用户感知指标(S-KPI)计算及用户终端信息统计,这三类问题是运营商在网络监控、运维和优化中重点关心的问题,有助于运营商网络建设、网络质量分析和用户满意度提升,在如今网络时代也与我们的生活息息相关。通过对用户在移动网络中产生的海量数据的全面获取、展示及处理分析,在体现Hadoop平台大数据分析领域的能力与优势的同时,也可以给网络运营商提供相应的网络现状说明及用户感知优化方案,并为运营商或服务商的市场推广、用户行为分析及大数据挖掘等问题提供及时的数据支撑和思路。
【学位单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP311.13;TN929.5
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外相关研究概况及发展趋势
    1.3 论文主要工作及组织结构
2 Hadoop平台介绍
    2.1 Hadoop平台架构及运行原理分析
        2.1.1 Hadoop框架
        2.1.2 HDFS
        2.1.3 MapReduce
    2.2 Hive组件分析
    2.3 Hadoop平台设计
        2.3.1 Hadoop的三种模式
        2.3.2 Hadoop平台的搭建
    2.4 Hive组件安装
3 基于Hadoop平台的大数据分析算法及操作
    3.1 分析算法
    3.2 基本数据分析操作
4 基于Hadoop平台的移动网络大数据问题分析
    4.1 网络关键指标(KPI)计算问题
        4.1.1 分析案例
        4.1.2 问题分析小结
    4.2 用户感知指标(S-KPI)计算问题
        4.2.1 分析案例
        4.2.2 问题分析小结
    4.3 用户终端信息统计问题
        4.3.1 分析案例
        4.3.2 问题分析小结
结论
参考文献
致谢

【参考文献】