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基于Hadoop高校网络舆情监管平台研究_王娟琳.pdf
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1、本栏目责任编辑:代 影网络通信与安全Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第19卷第18期(2023年6月)第19卷第18期(2023年6月)基于Hadoop高校网络舆情监管平台研究王娟琳,陶宇炜,高东伟,封红旗(常州大学 信息化建设与管理中心,江苏 常州 213164)摘要:高校大学生具有群体集聚性和思维活跃性使校园网络舆情监管显得迫切与重要。通过基于Hadoop大数据技术管理高校大学生在校园学习、生活各方面的行为数据并进行爬取、关联、数据清洗,再进行聚类分析并对单机模式与Hadoop模式性能比较研究。针对学生相关数据进行多维度的预警画像及时给出预警
2、,从而降低了各类负面事件发生率,大学生在校园内和谐健康积极向上学习生活,为创建平安校园营造良好氛围。关键词:网络舆情;Hadoop;MapReduce中图分类号:TP393 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2023)18-0076-03开放科学(资源服务)标识码(OSID):0 引言校园网络同样具备互联网络的匿名性、虚拟性、隐蔽性和即时互动性,一旦突发网络舆情传播快、波及面广、影响范围大等,高校校园网络信息管理部门高度关注积极应对。从2003年起我国开始对网络舆情监管平台进行研究1,十年来随着网络信息技术发展,高性能计算、云计算等技术在高校网络舆情监管中被应用,通过构建Hadoop
3、集群与MapReduce分布处理架构,从智慧校园数据中心各个应用系统数据接口采集高校网络舆情数据,关联爬取到学生在校园内的学习生活静态、动态数据并针对这些数据进行处理、分析获取相关的高校网络舆情预警信息2使职能部门的教师、辅导员主动关注目标学生做好学生工作预案及时研判、疏导,降低和避免负面事件发生。1 平台架构高校网络信息管理部门在构建舆情监管平台时,在Linux操作系统上通常使用出现较早的开源分布式大数据计算Hadoop平台(如常州大学高性能计算集群上构建Hadoop平台,计算节点服务器操作系统是Redhat V6.2,共有 30 多个计算节点,总存储容量50TB),该大数据平台具有稳定性、
4、扩展性、容错性、投资少、维护成本低等特性,在此平台上可使用多种编程语言2、使用一般硬件配置。主要的两个核心平台架构分别是:1)HDFS分布式文件管理体系可实现高效存储,2)MapReduce分布式并行计算可将一组数据按照某种Map函数映射成新的数据再将若干组映射结果进行汇总并输出,Hadoop平台架构如图1所示。图1 平台架构示意图1.1 HDFS分布式文件系统HDFS是将大文件、大批量文件进行分布式存储的文件系统,在投资成本较低的高性能计算机服务器集群上可进行文件切块、副本存储,使用统一的命名空间目录树进行文件定位,用户可使用客户端访问文件系统。它是一个主从存储模式的文件系统3,如图2所示。
5、有一个Namenode主节点管理目录树、文件所对应的文件块id以及所在的从节点服务器等;而多个Datanode数据从节点执行主节点所发出的指令来进行数据存储,主节点与从节点通信方式采用心跳信号进行。每个数据块可以将副本存放在多个datanode从节点上(通过参数可设置存放副本的数量),由此可收稿日期:2023-03-30基金项目:江苏省现代教育技术研究智慧校园专项课题(项目编号:2018-R-66901);常州大学思想政治工作研究会课题(项目编号:18SZGZ06)作者简介:王娟琳(1962),女,江苏常州人,高级实验师,学士,主要研究方向为计算机网络技术应用;陶宇炜(1968),男,江苏常州
6、人,高级实验师,硕士,主要研究方向为智能信息处理;高东伟(1979),男,江苏常州人,工程师,硕士,主要研究方向为电子信息相关及校园网安全与管理;封红旗(1966),男,江苏泰兴人,研究员,学士,主要研究方向为计算机网络技术、大数据应用。E-mail:http:/Tel:+86-551-65690963 65690964ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.19,No.18,June 202376DOI:10.14004/ki.ckt.2023.0856网络通信与安全本栏目责任编辑:代 影Computer Know
7、ledge and Technology电脑知识与技术第19卷第18期(2023年6月)第19卷第18期(2023年6月)见HDFS具有高容错性特性。图2 HDFS结构1.2 MapReduce并行计算MapReduce 主要针对大数据计算(TB 级数据以上)模型如图 3 所示。其主要有两个过程即 Map 和Reduce,为达到高计算效率采用并行计算框架或者说是一种编程模型。计算时先将一个大的计算作业分解成多个子作业(复杂问题简单化),再将这些子作业分别处理将得出结果再合并成最后的计算分析结果。整个作业计算流程主要分为:提交作业、初始化作业和任务分配4。MapReduce分布式并行计算框架其功
8、能是实现高校网络舆情数据的并行爬取及分析计算,使高校开展网络舆情的数据收集和分析工作快速而高效。图3 MapReduce模型2 学习模式算法采用K-Means算法是基于划分的聚类算法,其核心思想根据用户所设的类别数量,随机在文本集里选择K个文本设置成最初的类簇中心,计算剩余的文本集里的各个文本到类簇中心的距离,把文本分别划分到就近的类簇中,当全部划分完毕后重新再计算每个类簇的中心,再次计算剩余每个文本到这些新类簇中心的距离,将文本重新划分到当前最接近的类簇中去;不断重复以上过程,当完成设置的迭代次数或簇不发生变化了停止算法5。K-Means算法的优点是复杂度较低并且易实现,任意范围内都可进行聚
9、类。但比较难选择到最初始的全局最优化的聚类中心,算法还容易受到噪声和例外文本的影响。3 构建Hadoop实验环境3.1 软硬件配置基于Hadoop架构的高校舆情监管平台,管理员可自由地开发运行基于大数据的应用程序6,兼容性好,以常大高性能计算集群linux操作系统为例,在4个计算节点服务器上进行安装部署。将其中一台计算节点服务器作为 Namenode 主节点命名为 Masternode,作为名字空间存储服务和下发指令任务;另外3台计算节点服务器作为DataNode从节点分别命名为Branch1、Branch2、Branch3负责存储具体数据。为每台计算机服务器配置IP地址(vim/etc/ho
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