版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、當(dāng)前,隨著計(jì)算機(jī)和信息處理技術(shù)的迅猛發(fā)展,應(yīng)用系統(tǒng)的規(guī)模迅速擴(kuò)大,行業(yè)應(yīng)用所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈爆炸性增長。傳統(tǒng)的存儲(chǔ)技術(shù)在面對(duì)海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)時(shí)顯得愈加的乏力。由 Apache基金會(huì)研發(fā)的分布式計(jì)算平臺(tái) Hadoop,迅速成為了大部分科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)研究的首選。與此同時(shí),隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的強(qiáng)勢崛起和快速發(fā)展,催生出了海量的不同類型的小文件,而Hadoop最初的設(shè)計(jì)主要是針對(duì)大文件的存儲(chǔ),而對(duì)海量小文件的存儲(chǔ)并未多加考慮。如果將海量的小文件
2、不經(jīng)任何預(yù)處理直接上傳至HDFS,將會(huì)造成NameNode內(nèi)存中元數(shù)據(jù)臃腫和文件訪問效率低下的問題。利用Hadoop在大文件處理方面的優(yōu)勢,基于合并的思想對(duì)小文件進(jìn)行優(yōu)化處理,可以使得Hadoop同樣適用于海量小文件的存儲(chǔ)。
在海量小文件優(yōu)化方案實(shí)施之前,本文首先對(duì)NameNode的內(nèi)存消耗和訪問效率進(jìn)行了量化分析,得出了可以從減少 NameNode所管理的文件數(shù)量,減少DataNode從磁盤上獲取數(shù)據(jù)塊的時(shí)間消耗等方面著手的
3、結(jié)論。本文的合并方案是基于MapFile實(shí)現(xiàn),在進(jìn)行小文件合并操作的同時(shí)為其創(chuàng)建索引,并將索引信息存放至 HBase中,同時(shí)為了加快文件的檢索效率,引入了緩存功能模塊,針對(duì)小文件的特性采用了改進(jìn)的緩存置換策略。鑒于HDFS提供的Hadoop Shell和Http訪問方式并不能為用戶帶來直觀清晰的體驗(yàn),對(duì)文件的操作也不是很方便,本文中設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于 CBFS的虛擬文件系統(tǒng)。通過該文件系統(tǒng)將遠(yuǎn)端的 HDFS虛擬化為本地Windows文件
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于Hadoop的海量小文件處理性能研究與優(yōu)化.pdf
- 面向海量小文件存取的HDFS優(yōu)化研究.pdf
- 基于HDFS的海量小文件讀寫策略研究.pdf
- 基于HDFS的小文件處理與副本策略優(yōu)化研究.pdf
- 基于HDFS的社交網(wǎng)絡(luò)海量小文件存儲(chǔ)研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于Hadoop的海量小文件存儲(chǔ)性能優(yōu)化研究.pdf
- 基于HDFS的小文件存儲(chǔ)方法的研究與優(yōu)化.pdf
- 基于MapFile的HDFS小文件存取優(yōu)化研究.pdf
- 基于HDFS的海量電子圖書小文件存儲(chǔ)和訪問控制研究.pdf
- 基于Hadoop的海量小文件處理技術(shù)研究.pdf
- 基于Hadoop的海量統(tǒng)計(jì)小文件存儲(chǔ)優(yōu)化研究.pdf
- 基于HDFS的小文件存儲(chǔ)模型研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于HDFS的小文件存儲(chǔ)方法的研究.pdf
- Hadoop集群下海量小文件優(yōu)化處理.pdf
- Hadoop平臺(tái)下的海量小文件處理研究.pdf
- Hadoop海量小文件處理技術(shù)的應(yīng)用研究.pdf
- 基于Swift的海量小文件對(duì)象存儲(chǔ)研究.pdf
- Hadoop小文件處理技術(shù)的研究與優(yōu)化.pdf
- 面向車駕管業(yè)務(wù)的海量小文件存儲(chǔ)研究與優(yōu)化.pdf
- 外文翻譯--對(duì)于hadoop處理小文件的性能優(yōu)化
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論