[本文摘要]

首先分析了当前网络中P2P流量的占比情况和给网络带来的压力，指出了实际应用中网络流量识别技术存在的问题，给出了深度分组检测技术和流量特征识别技术的实现原理。在此基础上，提出了一种基于开源云计算平台Hadoop，采用MapReduce分布式并行计算架构，构建了将深度分组检测技术和流量特征识别技术相结合的P2P流量识别系统的设计模型。实验结果表明，本文提出的模型能够有效地识别P2P流量，并且在面对大流量时拥有比单机识别更快的识别速度。