一種基于Hadoop-MapReduce的可擴(kuò)展存儲(chǔ)系統(tǒng)架構(gòu)研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩55頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

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、隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,數(shù)據(jù)規(guī)模以指數(shù)級(jí)的速度增加,如何來存儲(chǔ)和處理這些數(shù)據(jù)是一個(gè)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(chǔ)的集群和高速計(jì)算,做分布式應(yīng)用程序開發(fā)。Hadoop最出名的是MapReduce分布式計(jì)算框架和它的分布式文件系統(tǒng)HDFS。主要特點(diǎn)是:成本低,擴(kuò)展能力非常好,效率高,出色的可靠性。它是可以運(yùn)行在在多個(gè)操作系統(tǒng)和商用類硬件上的系統(tǒng)。
　　但是,HDFS設(shè)計(jì)的初衷是存儲(chǔ)大文件的,當(dāng)面

2、向某些特定應(yīng)用的時(shí)候,應(yīng)用會(huì)產(chǎn)生大量的小文件,小文件的增多就會(huì)導(dǎo)致文件存儲(chǔ)速度過慢,系統(tǒng)使用內(nèi)存急劇升高。針對(duì)這一問題,提出了一種新的架構(gòu)HUST MAP-REDUCE FRAMEWORK(HMRF),采用了文件合并的思想對(duì)小文件合并成為大文件的方法,對(duì)小文件存儲(chǔ)進(jìn)行了優(yōu)化處理。
　　實(shí)驗(yàn)表明,基于Hadoop/MapReduce的可擴(kuò)展存儲(chǔ)系統(tǒng)架構(gòu)(HMRF)能夠很好的存儲(chǔ)大量小文件?；贖MRF,名稱節(jié)點(diǎn)內(nèi)存平均降低了63.2

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

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論