1.基于Hadoop平台的深度包检测系统，其特征在于，所述系统包括网络爬虫部分和深度包检测部分，网络爬虫部分包括网络爬虫模块、文件解析模块、数据库，网络爬虫模块从互联网抓取页面，文件解析模块对网页进行分析得到统一资源定位符URL与网页分级内容的映射关系，根据抓取页面不断迭代更新数据库中的映射关系库；深度包检测部分包括数据包解析PA模块、流量分类TC模块、深度包检测DPI模块，数据包解析PA模块将原始数据解析成五元组流，输入流量分类TC模块，流量分类TC模块将输入的五元组流做业务流标记，生成特定业务流输入深度包检测DPI模块，深度包检测DPI模块将特定业务流转化成DPI事件，将DPI事件与映射关系库匹配，完成DPI事件统计，具体包括：数据采集器抓取网络原始数据流，存储到分布式存储系统HDFS；数据包解析PA模块读取HDFS中原始数据流，以数据包偏移量为健Key、数据包内容为值Value的键值对形式作为编程范式单元MapReduce的输入，结果输出以五元组为Key、五元组流和流特征统计为Value的形式，存储到HDFS中，将原始数据解析成五元组流，输入流量分类TC模块；流量分类TC模块读取HDFS中五元组流，以五元组为Key、五元组流为Value的键值对形式作为MapReduce的输入，结果输出以五元组/业务标记为Key、业务标记流为Value的形式，结果存储到HDFS中；深度包检测DPI模块读取HDFS中特定业务标记流，以五元组/业务标记为Key、特定业务流特征字段为Value的键值对形式作为MapReduce输入，结果输出以五元组/业务标记为Key、DPI事件为Value的形式，将特定业务流转化成DPI事件，将DPI事件与映射关系库匹配；将DPI事件与映射关系库匹配获得DPI统计结果，将DPI统计结果存储到数据库，以供查询；基于DPI事件完成对网络流量的深度数据挖掘。

2.一种基于Hadoop平台深度包检测方法，其特征在于，包括步骤：网络爬虫模块不断循环抓取特定网站网页文件，文件解析模块对网页文件进行分析，得到URL与网页分级内容的映射关系，存储到数据库，根据抓取页面不断迭代更新数据库中的映射关系库；数据包解析PA模块将原始数据解析成五元组流输入流量分类TC模块，流量分类TC模块将输入的五元组流做业务流标记，生成特定业务流输入深度包检测DPI模块，深度包检测DPI模块将特定业务流转化成DPI事件，将DPI事件与映射关系库匹配，完成DPI事件统计，具体包括：数据采集器抓取网络原始数据流，存储到分布式存储系统HDFS；数据包解析PA模块读取HDFS中原始数据流，以数据包偏移量为健Key、数据包内容为值Value的键值对形式作为编程范式单元MapReduce的输入，结果输出以五元组为Key、五元组流和流特征统计为Value的形式，存储到HDFS中，将原始数据解析成五元组流，输入流量分类TC模块；流量分类TC模块读取HDFS中五元组流，以五元组为Key、五元组流为Value的键值对形式作为MapReduce的输入，结果输出以五元组/业务标记为Key、业务标记流为Value的形式，结果存储到HDFS中；深度包检测DPI模块读取HDFS中特定业务标记流，以五元组/业务标记为Key、特定业务流特征字段为Value的键值对形式作为MapReduce输入，结果输出以五元组/业务标记为Key、DPI事件为Value的形式，将特定业务流转化成DPI事件，将DPI事件与映射关系库匹配；将DPI事件与映射关系库匹配获得DPI统计结果，将DPI统计结果存储到数据库，以供查询；基于DPI事件完成对网络流量的深度数据挖掘。