王 斌，李 超，蒋秋华

（1.中国铁道科学研究院 研究生部，北京 100081；2.中国铁道科学研究院 电子计算技术研究所，北京 100081）

基于Hadoop的自动售票日志分析系统设计

王 斌1，李 超2，蒋秋华2

（1.中国铁道科学研究院 研究生部，北京 100081；2.中国铁道科学研究院 电子计算技术研究所，北京 100081）

通过对自动售票系统日志数据分析，不仅能了解系统的运行状况，还能在日常维护中更容易地发现问题，降低维护成本，提高维护的效率。针对这一目的，本文基于Hadoop框架设计一个自动售票系统的日志分析系统，搭建Hadoop集群环境，并对处于不同自动售票应用服务器上的日志进行收集，针对自动售票系统日志的特点，编写Map/Reduce算法，对收集到的日志进行分析处理，使其结果满足需求，同时，验证基于Hadoop的自动售票日志分析系统的有效性及可行性。

Hadoop；自动售票机；分布计算；日志分析

近年来，随着铁路信息化的发展，自动售票系统在国内的高速铁路已普遍使用。目前，全路自动售票机（TVM，Ticket Vending Machine）装机量达3 000台以上，日均售票量占总售票量的10%左右，在部分车站甚至高达40%。自动售票机的大量应用，取得了很好的效果，不仅方便了旅客，而且很大程度上缓解了车站售票的压力。然而，与此同时，就会产生相当大规模的日志数据。目前，在日常维护中都是通过人工查看这些日志文件来发现问题，这样不仅对维护人员要求较高，而且效率低下，因此，如何存储并高效处理这些日志数据就变得尤为重要。

Hadoop[1～2]是一个流行的大规模数据处理框架，它能够运行于多种平台上，并且具有良好的健壮性和可扩展性，在大规模数据处理方面具有一定的优势,成为进行日志分析的有效解决方案。……