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ML-Parser:一种高效的在线日志解析方法
文献摘要：
各种Web服务器和大数据框架每天都会生成大量日志,在服务管理中,会将原始日志转换为结构化格式,然后应用数据挖掘模型来分析服务状态,其中最为关键的步骤之一是日志解析.细粒度的解析和LCS可以提供更好的日志解析质量,而粗粒度的解析和简单的相似性度量可以达到更好的解析性能.对此,提出一个基于两层框架的在线日志解析方法(ML-Parser),可以获得更好的解析质量而又不会过多牺牲性能.实验结果表明,该方法可以有效地提升日志的解析质量,其性能可以满足大数据量下日志的解析.
文献关键词：
日志解析;结构提取;在线算法
中图分类号：
作者姓名：
蒲嘉宸;王鹏;汪卫
作者机构：
复旦大学计算机科学与技术学院 上海 200433
文献出处：
引用格式：
[1]蒲嘉宸;王鹏;汪卫-.ML-Parser:一种高效的在线日志解析方法)[J].计算机应用与软件,2022(01):45-52
A类：
B类：
ML,Parser,日志解析,解析方法,服务器,大数据框架,天都,服务管理,应用数据,挖掘模型,细粒度,LCS,粗粒度,相似性度量,解析性,两层,大数据量,结构提取,在线算法
AB值：
0.405099
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