一種基于Hadoop-MapReduce的可擴展存儲系統(tǒng)架構研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著互聯(lián)網的高速發(fā)展,數據規(guī)模以指數級的速度增加,如何來存儲和處理這些數據是一個挑戰(zhàn)性的問題。Hadoop允許用戶不熟悉分布式的情況下,充分利用海量存儲的集群和高速計算,做分布式應用程序開發(fā)。Hadoop最出名的是MapReduce分布式計算框架和它的分布式文件系統(tǒng)HDFS。主要特點是:成本低,擴展能力非常好,效率高,出色的可靠性。它是可以運行在在多個操作系統(tǒng)和商用類硬件上的系統(tǒng)。
　　但是,HDFS設計的初衷是存儲大文件的,當面

2、向某些特定應用的時候,應用會產生大量的小文件,小文件的增多就會導致文件存儲速度過慢,系統(tǒng)使用內存急劇升高。針對這一問題,提出了一種新的架構HUST MAP-REDUCE FRAMEWORK(HMRF),采用了文件合并的思想對小文件合并成為大文件的方法,對小文件存儲進行了優(yōu)化處理。
　　實驗表明,基于Hadoop/MapReduce的可擴展存儲系統(tǒng)架構(HMRF)能夠很好的存儲大量小文件?；贖MRF,名稱節(jié)點內存平均降低了63.2

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