Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Block Anomaly Detection In HDFS Log Data Analysis

論文の概要: Exploring Block Anomaly Detection In HDFS Log Data Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.29383v1
Date: Fri, 31 Jul 2026 13:04:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-08-03 14:29:40.730505
Title: Exploring Block Anomaly Detection In HDFS Log Data Analysis
Title（参考訳）: HDFSログデータ分析におけるブロック異常検出の探索
Abstract要約: 分散ファイルシステムであるHDFSは、多数のログを記録する。 1つのログで1つのログをチェックすることで、システム内で発生する問題を検出するには、複雑で退屈な作業が必要です。本稿では,ストリーミングHDFSログブロック異常ワークフローを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, with the development of big data technology, increasingly more companies use HDFS for data processing and storage. As a result, the maintenance of distributed file systems has become an extremely important part of data management. As the function of server systems is becoming increasingly diversified and their services are becoming complex, the logs, recording real-time events make it easier for system operators to locate the failures and errors that happened in the server systems to make server always available. HDFS, a distributed file system, which contains large data sets, will record a large number of logs. Moreover, the logs are not always structured data, they are not stable as well. However, to detect the problems that occur in the system by checking one log by one log, it's complicated and boring work for the system operators. Using machine learning techniques and natural language processing techniques to detect the HDFS block anomaly will help the system operators to locate and fix the anomaly rapidly and accurately. This paper proposes a streaming HDFS log block anomaly workflow. It helps maintenance practitioners to use parallel computing network in processing historical log, and construct LLM-BiLSTM hybrid deep learning model to detect anomaly block in HDFS, then build streaming log pipeline based on Kafka to give one real-time HDFS log block anomaly detection solution.
Abstract（参考訳）: 近年、ビッグデータ技術の発展に伴い、データ処理やストレージにHDFSを使用する企業が増えている。その結果、分散ファイルシステムのメンテナンスは、データ管理において極めて重要な部分となっている。サーバシステムの機能が多様化し、サービスが複雑になりつつあるため、リアルタイムイベントを記録するログは、システムオペレーターがサーバシステムで発生した障害やエラーを見つけやすくし、サーバを常に利用できるようにする。大きなデータセットを含む分散ファイルシステムであるHDFSは、多数のログを記録する。さらに、ログは必ずしも構造化されたデータではなく、安定していない。しかし、1つのログで1つのログをチェックすることでシステム内で発生する問題を検出するには、システムオペレーターにとって複雑で退屈な作業である。機械学習技術と自然言語処理技術を使ってHDFSブロック異常を検出することで、システムオペレーターが異常を迅速かつ正確に見つけて修正するのに役立つ。本稿では,ストリーミングHDFSログブロック異常ワークフローを提案する。 LLM-BiLSTMハイブリッドディープラーニングモデルを構築してHDFSの異常ブロックを検出し、Kafkaに基づいてストリーミングログパイプラインを構築して、リアルタイムのHDFSログブロック異常検出ソリューションを提供する。

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