異常探測(cè)具有廣泛的應(yīng)用，受到了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的共同關(guān)注。在眾多異常探測(cè)方法中，Isolation Forest算法具有執(zhí)行效率高、探測(cè)準(zhǔn)確度好的特點(diǎn)，獲得了眾多應(yīng)用。但是，傳統(tǒng)Isolation Forest算法難以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。為解決此問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于云計(jì)算平臺(tái)的算法。具體地，使用Hadoop分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)和MapReduce分布式計(jì)算框架設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Isolation Forest的并行化異常探測(cè)算法PIFH。通過(guò)將探測(cè)模型構(gòu)建和數(shù)據(jù)異常評(píng)價(jià)的過(guò)程并行化，提升了PIFH算法探測(cè)異常的執(zhí)行效率，擴(kuò)展了其應(yīng)用范圍。利用真實(shí)世界數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了所提算法的執(zhí)行效率和可擴(kuò)展性。