2019寒假训练营第三次作业part2 - 实验题

热身题

服务器正在运转着，也不知道这个技术可不可用，万一服务器被弄崩了，那损失可不小。
所以, 决定在虚拟机上试验一下，不小心弄坏了也没关系。需要在的电脑上装上虚拟机和linux系统
安装虚拟机(可参考Vmware、Virtual Box等)
安装ubuntu系统(推荐安装16.04版本)
写一个helloworld程序，在ubuntu系统上编译运行
（你可能需要了解linux系统的终端和一些基本命令、文本编辑工具nano、如何编译代码、运行程序）

  • 1.安装虚拟机Vmware：在官网下载页面选择workstation pro，下载并安装。

运行workstation pro节目如下

基本题

了解新技术

众多sketch的技术中，Count-min sketch 常用也并不复杂，但你可能需要稍微了解一点点散列的知识。从它入手不失为一个好选择，把它记录在你的技术博客上：

  • 1.简单描述什么是sketch
  • sketch是基于哈希的数据结构，通过合理设置哈希函数（也称散列函数），在将数据进行哈希运算后（可能包含多次哈希运算，即多重哈希，目的是提高精确度），将具有相同哈希值的键值数据存入相同的特定区域内，以减少空间开销。将各个区域内的数据值作为测量结果，存在一定的误差，但可以使用各种方式减小误差。
  • 2.描述Count-min sketch的算法过程
    • 摘自维基百科：In computing, the count–min sketch (CM sketch) is a probabilistic data structure that serves as a frequency table of events in a stream of data. It uses hash functions to map events to frequencies, but unlike a hash table uses only sub-linear space, at the expense of overcounting some events due to collisions.（ 在计算中，count-min sketch（CM sketch）是一种概率数据结构，用作数据流中事件的频率表。它使用散列函数将事件映射到频率，但不像散列表仅使用子线性空间，代价是由于冲突导致一些事件过度计数。）
    • 目的：统计一个实时的数据流中元素出现的频率，并且准备随时回答某个元素出现的频率，不需要的精确的计数。
    • 技巧：因为储存所有元素的话太耗费内存空间，所有不存储所有的不同的元素，只存储它们Sketch的计数。
    • 实现大致过程：
      • 建立一个1~x的数组，作为储存计数的载体。
      • 对于一个新元素，哈希到0~x中的一个数x0，作为该元素的数组索引。
      • 查询元素出现频率时，返回元素对于数组索引中储存的数即可。

实现新技术(30')

大致了解了Count-min sketch，接下来就需要实现它了。本着不需要重复造轮子的思想，你上github一查，果然发现了相关代码。
并不需要深刻理解代码，你只需要会用，你的目标是在虚拟机上跑通Count-min sketch：

  • 1.克隆一种版本（python或者c语言）的代码，大致了解如何使用这个代码，在ubuntu系统上编译。自己任意编写一个小测试，成功运行这个代码。

  • 通过pip安装countminsketch0.2

  • 在GitHub上找到了一个countminsketch项目

  • 因为代码比较久远，需要把xrange()函数更替为range()函数

  • 出现Unicode-objects must be encoded before hashing问题时，发现是update() 方法必须指定要指定编码格式，否则会报错。应在update（）内添加.encode("utf8")

  • 在网络上下载《飘》的英文版

  • 编写程序，统计文中的地名“tala”的出现次数

  • 运行成程序三次，结果分别为

  • 2.你也可以自己实现Count-min sketch。

获取用户请求(15')

现在需要获取用户的请求信息，其实请求就是网络传输的数据包，可以使用自己的网络环境来模拟服务器的请求,使用工具来捕获这个数据包：

  • 1.安装并使用抓包工具tcpdump

  • 2.输入tcpdump -n 获取数据包的信息

    • 在这部分中，因为Ubuntu的版本原因，卡了很久。最后改成Ubuntu16.04后才能顺利抓包。>_<
    • 本来是像抓100000条内容的，但因为种种原因，不得已中断了两次，最后只有80000多条

  • 3.使用linux 重定向的方法把该信息用文本文件存起来，文件命名为 pakcet_capture.txt。

  • 编写一个py程序，处理得到的数据

  • 得到的Request.txt

测试新技术

完事具备，只欠东风：

  • 用跑通的Count-min sketch程序读文件，获得最后的处理结果，请求大小超过阈值T认定为黑客，此处T自己定义。对于你所完成题目，把实现思路和实现结果记录在博客中，把代码提交到github的仓库上。
    稍微改造一下第二次作业中的代码，添加了count-min sketch算法

开放题(50')

  • 理论部分(25')

    • 解释为什么 sketch 可以省空间

      • count-min sketch算法使用了hash函数，通过压缩映射，使得散列值的空间远远小于输入值的空间。

    • 用流程图描述Count-min sketch的算法过程

    • 拿它和你改进后方法进行对比，分析优劣

      • 优点：引入了count-min sketch后，很大程度上减小了空间占用和处理速度。
      • 缺点：
        • 可能是笔者不是很懂count-min sketch算法中m,d值的设置，抑或是算法本身的原因，得到的数据不甚准确，每次计算得到的值基本不同。但因为是针对大体量数据进行的计算，一些误差可以看淡甚至忽略不计。但若是对较少数据量的计算，误差则会严重影响精度（例如本文中给出的，对《飘》中地名的统计，难以得到较为准确的数据）

    • 吐槽Count-min sketch

      • 笔者在GitHub上找到的代码过于久远，py中的xrange()函数已经被弃用了，需要手动改成range()。
      • readme文件有些地方说得晦涩难懂，花了一些功夫才搞懂怎么使用。
  • 实验部分(25')
    • 1.here-->整合了两个步骤，减少了代码读写，由packet_capture直接得到结果
      • 改进中的问题：
        • 整合后代码的运算结果与原来的结果有出入，可能的原因是原算法的第一步筛选过程中错误筛除了一些内容。
        • 新程序出现了一些莫名其妙的数组越界错误，但检查后并未发现packet_capture.txt中有存在单行内容因为无空格以至于split()函数无法分割的问题。所以加了一个len(list())>a绕开这个问题
    • 2.实时处理请求还未能实现，
      • 主要障碍有：
        • 是不懂得如何在程序中启动tcpdump进行抓包
        • 因为Ubuntu虚拟机上py配置出了一些问题，不得已将packet_capture.txt文件移动到win10下进行处理
      • 对这部分的一些想法：
        • 基本流程应该是：
          • 数据生成->实时采集->将数据保存在缓存中->实时计算->计算结果存储->被查询
        • 引入一些大数据处理框架。大数据处理系统可分为批式大数据和流式大数据两类。其中，批式大数据又被称为历史大数据，流式大数据又被称为实时大数据。流式大数据系统包括了：Spark Streaming、Storm、Flink等
        • 可否模仿CentOS与wireshark之间利用PIPE接口实现数据从虚拟机上实时拷贝到win系统中进行处理
        • 这篇文章中提到了关于python调用tcpdump的相关内容

posted on 2019-02-18 00:03  氧化氟碳  阅读(190)  评论(5)  编辑  收藏  举报

导航