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文檔簡介
1、隨著云時代的來臨,大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來越多行業(yè)以及學(xué)術(shù)界的關(guān)注。近些年中,數(shù)據(jù)以指數(shù)級的速度增長,為了保證數(shù)據(jù)中心的對外提供服務(wù)的質(zhì)量,實現(xiàn)更好的分布式文件存儲,大多數(shù)企業(yè)在云計算(或云模型)使用特定形式和服務(wù)來訪問或存儲各種資源來對外服務(wù),動態(tài)數(shù)據(jù)遷移技術(shù)能夠把訪問量高的數(shù)據(jù)遷移到其他服務(wù)器中,從而有效的緩解了I/O瓶頸的問題,并且減少他們的運營成本。動態(tài)遷移技術(shù)把分散在各個物理主機中的數(shù)據(jù)進行遷移,并以各種不同的方
2、式存儲在服務(wù)器中,使得數(shù)據(jù)的存儲位置具有很大的靈活性。因此,“云提供商”提供的服務(wù),通過使用動態(tài)數(shù)據(jù)遷移技術(shù),以實現(xiàn)多重目標,包括收入最大化,運營成本降低,以及綠色IT,或者保證不同地理位置的用戶的服務(wù)需求。因此,最近的一些研究更側(cè)重于如何設(shè)計或者改進動態(tài)數(shù)據(jù)遷移的算法。
在大數(shù)據(jù)分析以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)蔓延的背景下,Hadoop受到了前所未有的關(guān)注,分布式文件系統(tǒng)HDFS(Hadoop Distributed File Syst
3、em)作為其中的一個項目,作為一個分布式文件存儲系統(tǒng),它可以進行文件的操作,例如,創(chuàng)建、刪除、移動或重命名等。但是HDFS的架構(gòu)是基于一組特定的節(jié)點構(gòu)建的,這是由它自身的特點決定的。這些節(jié)點包括NameNode(僅一個),它在HDFS內(nèi)部提供元數(shù)據(jù)服務(wù);DataNode為HDFS提供存儲塊。雖然DataNode會周期性地將所有存在的Block信息發(fā)送給NameNode,但是NameNode之間并不知道其他NameNode內(nèi)部所存儲的數(shù)據(jù)
4、信息情況。
因此,本文進一步研究的HDFS的系統(tǒng)架構(gòu)和節(jié)點之間的關(guān)系,設(shè)計出一種高效,動態(tài)的數(shù)據(jù)遷移算法進而優(yōu)化遷移性能。在本文中,研究了多個NameNode節(jié)點之間信息副本同步性和數(shù)據(jù)的動態(tài)游走的問題。首先本文提出了多個NameNode之間創(chuàng)建mapping-table表,把數(shù)據(jù)遷移的具體信息寫入到該表中,使得數(shù)據(jù)在節(jié)點之間的一致性和動態(tài)遷移,實現(xiàn)了高效實時的分布式的數(shù)據(jù)遷移機制。然后,基于貝葉斯算法對“冷”數(shù)據(jù)進行合理的刪
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