異常探測具有廣泛的應(yīng)用，受到了工業(yè)界和學術(shù)界的共同關(guān)注。在眾多異常探測方法中，Isolation Forest算法具有執(zhí)行效率高、探測準確度好的特點，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)。為解決此問題，設(shè)計了一種基于云計算平臺的算法。具體地，使用Hadoop分布式存儲系統(tǒng)和MapReduce分布式計算框架設(shè)計并實現(xiàn)了基于Isolation Forest的并行化異常探測算法PIFH。通過將探測模型構(gòu)建和數(shù)據(jù)異常評價的過程并行化，提升了PIFH算法探測異常的執(zhí)行效率，擴展了其應(yīng)用范圍。利用真實世界數(shù)據(jù)集驗證了所提算法的執(zhí)行效率和可擴展性。