基于云計算的海量教學(xué)資源存儲模型的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展以及我國高等教育實行信息化辦學(xué)的不斷推進，很多高校在教學(xué)信息化的過程中所產(chǎn)生的各類教學(xué)資源數(shù)據(jù)量也在高速增長。傳統(tǒng)的教學(xué)資源存儲方式已經(jīng)難以滿足日益增長的數(shù)據(jù)存儲需求，各高校也因此而面臨教學(xué)資源分散、資源利用率低以及資源維護成本高等嚴峻問題。近幾年以來，云計算在海量數(shù)據(jù)存儲以及處理方面的優(yōu)勢在教育領(lǐng)域也得到了應(yīng)用和推廣，本文主要針對當前高校對于教學(xué)資源存儲的需求以及海量教學(xué)資源存儲模型方面進行分析和研究。因此，本文

2、在很多人的研究基礎(chǔ)之上做了以下幾個方面研究工作：
　　首先，云計算在海量數(shù)據(jù)存儲方面的強大優(yōu)勢正好可以解決高校當前對于海量教學(xué)資源存儲的問題，本文對現(xiàn)有的海量數(shù)據(jù)存儲模型進行了研究和分析，并結(jié)合Hadoop的集群技術(shù)，將高校信息化的海量教學(xué)資源存儲模型部署在Hadoop平臺之上，通過云計算核心算法MapReduce對高校的教學(xué)資源數(shù)據(jù)進行分類處理，最后把教學(xué)資源存儲在Hadoop的分布式文件系統(tǒng)HDFS（Hadoop Distri

3、buted File System）之中。該存儲模型不僅克服了傳統(tǒng)教學(xué)資源存儲方式的不足，同時還提高了數(shù)據(jù)存儲的效率。
　　其次，在研究了MapReduce算法基本原理及應(yīng)用的基礎(chǔ)上，針對當前海量教學(xué)資源存儲的需求，本文應(yīng)用了一種基于云計算環(huán)境下的改進型MapReduce計算模型。該模型采用了兩次索引分類存儲模型的解決方案，在傳統(tǒng)的計算結(jié)果中建立一個反向索引表，同時在第二次的計算處理的時候?qū)虒W(xué)資源通過權(quán)值來進行分類，這樣經(jīng)過兩次