HDFS系统日志异常检测数据集HDFSSystemLogAnomalyDetection-platform934
数据来源：互联网公开数据
标签：HDFS, 日志分析, 异常检测, 故障诊断, 机器学习, 时间序列分析, 大数据, 系统运维
数据概述：
该数据集包含来自Hadoop分布式文件系统（HDFS）的系统日志数据，记录了HDFS运行过程中产生的事件信息，主要用于系统性能监控和故障诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但可推断为HDFS运行期间产生的日志。
地理范围：数据来源于HDFS集群，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中：
Event_occurrence_matrix.csv：记录了每个BlockId对应的事件发生频率，包含Label（异常标签）、Type（事件类型）以及多个Event的计数（E1-E29）。
Event_traces.csv：记录了事件的轨迹，包括BlockId、Label、Type、Features、TimeInterval和Latency等信息。
HDFS.log_templates.csv：记录了日志模板，包括EventId和EventTemplate。
anomaly_label.csv：记录了BlockId及其对应的异常标签。
HDFS.log：包含原始日志数据，用于事件提取和分析。
数据格式：主要为CSV格式，便于数据分析和处理，另外包含一个.npz文件，可能用于存储数值特征或模型相关数据。
该数据集适合用于HDFS系统的异常检测、故障诊断、性能分析以及日志数据的挖掘。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于大数据系统、分布式系统、异常检测、时间序列分析等领域的研究，如HDFS故障预测、性能瓶估、根因分析等。
行业应用：为云计算、大数据平台、系统运维等行业提供数据支持，尤其在提升系统可靠性、优化资源利用率、自动化运维等方面具备实用价值。
决策支持：支持系统管理员进行故障排查、性能优化和容量规划，从而提升HDFS集群的稳定性和效率。
教育和培训：适合作为大数据系统、云计算、系统运维等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解HDFS的工作原理和异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索HDFS系统日志中的异常模式，构建异常检测模型，提升系统运维效率。
