基于Hadoop平台的分布式文件云存储系统设计

数据量的激增促进了分布式文件系统的迅速发展,Hadoop作为一个开源框架,以其高效的数据存储与处理能力在分布式系统中占据重要地位。通过Hadoop Distributed File System(HDFS)实现大规模数据集的分布式存储,YARN为资源管理提供了弹性调度,使得Hadoop成为处理大数据问题的理想平台。本文探讨了基于Hadoop平台的分布式文件云存储系统设计,旨在提供一种高效可靠的分布式文件云存储解决方案,以支持大数据时代下的数据存储与处理需求。

基于Hadoop的海量MP3文件存储架构

MP3作为数字音乐时代的事实标准,数量已相当巨大,用户的访问需求也与日俱增,有效存储和管理海量的MP3文件,为用户提供良好的体验,越来越引起人们的关注。Hadoop的出现,提供了一种新的思路。但由于Hadoop自身并不适合海量小文件处理,提出一种基于Hadoop的海量MP3文件存储架构,充分利用MP3文件自身包含的丰富描述信息,通过预处理模块的归类算法,将小文件归并到Sequence File中,同时引入高效的索引机制,很好地解决了小文件过多时NameNode内存瓶颈问题。实验证明,该架构能达到良好的效果。

基于Hadoop架构的电力系统连锁故障分布式计算技术

以提升大规模组合故障快速仿真分析能力为目标,在Hadoop框架下研发了连锁故障分布式计算技术。基于PSD-BPA软件计算模块,利用Java开发连锁故障计算分析功能,实现驱动判定、故障集筛选、事故链搜索、严重度评估4类模块。通过部署Hadoop分布式文件系统(HDFS)存储调度功能,将事故链解耦为小粒度单一故障场景进行计算,可针对连锁故障仿真的不同复杂度提供跨系统的分布式计算服务,灵活应对计算开始前连锁故障中事故链组合的不可预测性。利用10机、16机系统和某省网实际数据进行技术测试,结果表明所研发系统实现了连锁故障分析应用与数据在计算服务网络中的分离,具备动态调配计算节点资源的能力,能自动适应事件规模为电网连锁故障的仿真分析提供强大计算能力,具有在线应用前景。

面向Hadoop分布式文件系统的小文件存取优化方法

为提高Hadoop分布式文件系统(HDFS)的小文件处理效率,提出了一种面向HDFS的智能小文件存取优化方法——SmartFS。SmartFS通过分析小文件访问日志,获取用户访问行为,建立文件关联概率模型,并根据基于文件关联关系的合并算法将小文件组装成大文件之后存至HDFS;当从HDFS获取文件时,根据基于文件关联关系的预取算法来提高文件访问效率,并提出基于预取的缓存替换算法来管理缓存空间,从而提高文件的命中率。实验结果表明,SmartFS有效减少了HDFS中NameNode的元数据空间,减少了用户与HDFS的交互次数,提高了小文件的存储效率和访问速度。

Hadoop分布式文件系统的模型分析

Hadoop分布式文件系统是遵循Google文件系统原理进行开发和实现的,受到了业界极大关注,并已被广泛应用。鉴于当前缺乏从系统设计理论的角度对其开展的相关研究,本文从Hadoop分布式文件系统架构的建模入手,通过对模型各组成部分进行分析,并将其与传统的分布式文件系统进行比较,总结出Hadoop分布式文件系统具有的海量、高可扩展性、高可靠性、高性能等面向云计算领域应用的重要特征。本文有助于研究者系统、深入地研究Hadoop分布式文件系统的设计与实现,并为云计算背景下的分布式文件系统设计提供重要的参考。

基于MapReduce的Hadoop大表导入编程模型

针对Sqoop在导入大表时表现出的不稳定和效率较低两个主要问题,设计并实现了一种新的基于MapReduce的大表导入编程模型。该模型对于大表的切分算法是:将大表总的记录数对mapper数求步长,获得对应每个split的SQL查询语句的起始行和区间长度(等于步长),从而保证每个mapper的导入工作量完全相同。该模型的map方式是:进入map函数的键值对中的键是一个split所对应的SQL语句,将查询放在map函数中完成,从而使得模型中的每个mapper只调用一次map函数。对比实验表明:两个记录数相同的大表,无论其记录区间如何分布,其导入时间基本相同,或者对同一表分别用不同的分割字段,导入时间也完全相同;而对于同一个大表,模型的导入效率比Sqoop有显著提高。

基于Hadoop的在线网络日志分析系统研究

网络日志分析对网络安全管理具有重要意义,但现有的网络日志分析系统具有无法处理海量日志数据、采用离线模式、处理时延较长等弊端。因此,提出网络日志数据的分级归档机制,实现海量数据的分级优化存储功能。通过将传统的网络日志分析模式和基于Hadoop的离线处理模式相结合,设计基于Hadoop的在线网络日志分析系统,并深入分析系统的功能架构和业务处理流程。实验结果表明:该系统具有良好的可扩展性,可以有效存储处理海量日志数据,具有较快的请求响应速度,并能够满足在线处理的要求。从而验证了系统设计的可行性和有效性。

Hadoop数据存储分析技术在风电并网系统中的应用

随着风电规模的不断扩大,现有数据处理方案将难以适应风电并网环境对海量数据高效存储分析的要求。本文将分布式系统基础架构Hadoop应用于风电数据的存储和分析,给出了基于分布式文件系统HDFS的风电数据存储方案。将均方根RMS转化算法基于并行计算框架MapReduce实现,对存储于HDFS的低电压穿越LVRT测试数据进行分析计算。通过存储耗时对比实验,验证了HDFS在存储LVRT数据方面的高效性。通过RMS算法计算耗时对比实验,验证了MapReduce算法在分析计算LVRT数据方面的优越性。算例结果表明,将Hadoop数据存储分析技术应用于风电并网系统是可行的。

基于Hadoop的服饰图像存储与检索关键技术研究

针对服饰图像都是小文件的特性,提出了一种HDFS和传统关系型数据库相结合的服饰图像及其特征数据的存储结构设计方法,实现了海量图像信息的快速存储和读取;改进了多特征点图像特征提取和匹配算法,并基于Map/Reduce框架实现了基于多特征的服饰图像数据分布式检索。实验结果表明,该方法能够均衡系统负载,提高资源利用率,扩展性强,有效地降低了海量服饰图像检索时间,是一种高效的服饰图像存储和检索的方法。

基于Hadoop的小文件存储优化方案

Hadoop作为成熟的分布式云平台,对较大的文件提供了可靠高效的存储服务,但在处理海量小文件时效率显著降低。该文提出了基于Hadoop的海量教育资源小文件的存储优化方案,利用教育资源小文件间的关联关系,将小文件进行合并成大文件以减少文件数量,并索引机制访问小文件、元数据缓存和关联小文件预取机制来提高文件的读取效率。实验结果表明,该方法提高了Hadoop文件系统存储小文件的存取效率。

基于Hadoop架构的分布式计算和存储技术及其应用

介绍了Hadoop架构的主要构成,通过一个实例详细阐述了Hadoop架构的MapReduce实现机制;开发了一个基于Hadoop架构职工工资统计应用实例,并根据该实例分析了其在单节点模式、伪分布模式和完全分布模式应用中的运行效率.

基于Hadoop平台的海量文件存储策略研究

针对传统HDFS在存取海量小文件时出现的I/O性能瓶颈问题,本文提出了一种优化的HDFS存取策略.通过文件预处理、增加元数据信息和元数据批处理操作等优化策略,比较好地解决了传统HDFS处理海量小文件的性能问题.并通过试验证明了该方法的有效性.

基于Hadoop的地震属性数据存储结构

地震属性分析在储层评价、地层岩性解释等方面有着重要的作用。单机环境地震属性分析计算比较耗时,使用Hadoop分布式并行计算框架,可以缩短计算时间。单一地震属性以SEGY格式独立保存,多种地震属性上传至HDFS时被分发至不同节点,而计算时通常使用多种地震属性共同参与计算,增加了节点之间的数据传递的开销。通过改变地震属性数据组织形式,抽取同一坐标地震属性进行组合,并把坐标位置相邻的地震属性组合到一个文件中,减少集群节点间不必要的数据传递。实验表明相比于传统方法,使用MapReduce完成地震属性分析相关计算用时明显减少,并且计算用时随着集群中节点数目的增加而减少。

分布式文件系统Hadoop HDFS与传统文件系统Linux FS的比较与分析

对现有HDFS的设计架构进行分析,并借与LinuxFS架构的对比凸显HDFS的分布式特性。通过分析得出:现有的HDFS架构使用Java的Map界面,不利于任务的分解和并行处理,因此HDFS仅在数据的存储上实现分布式,数据处理依然是集中式的,这就形成了对NameNode的依赖,随着集群的扩大,NameNode的性能成为系统瓶颈,并提出了解决方向。

基于MapFile的HDFS小文件存取优化

分布式文件系统(HDFS)存取大文件有很好的性能,但存取海量小文件时效率很差。鉴于此,提出一种小文件存取优化策略。存储小文件时,客户端将它们按类型和访问权限分类合并成MapFile,合并后的大文件交给HDFS处理。读取小文件时,引入由Nexist文件缓冲区域、一级缓存和二级缓存组成的缓存模块。实验表明,该策略能有效降低存取海量小文件时主节点中内存的消耗,同时减少了小文件的存取时间,极大提高存取的性能。

基于Hadoop的校园物联网数据处理系统研究

针对校园各物联网应用系统处理海量数据的性能差、数据的存储和运维成本高以及设备扩容升级困难等问题,设计了一种基于Hadoop的数据处理系统,为构建校园云数据中心、实现校园的智慧化服务提供有益的参考方案.文件处理模块针对海量结构化小文件的处理需求提出改进方案,对比实验表明该方案在降低集群主节点的内存消耗和提高小文件访问效率方面优于现有方案.

基于Hadoop架构的国产化分布式集群平台

面对军事信息系统在大数据时代的海量数据分析及数据安全需求,传统的集中式处理平台已无法满足数据增长对存储和计算能力的要求,分布式处理平台应运而生。鉴于国产化软硬件在军事信息系统中的重要地位,大数据与国产化平台相结合成为军事信息系统发展的必然趋势。介绍了Hadoop架构的主要组成,分析了分布式计算框架和Hadoop分布式文件系统(HDFS)的实现机制,梳理了国产化软硬件发展状况,探讨了国产化分布式集群平台迁移技术,以期对大数据和国产化软硬件结合应用提供借鉴。

基于Hadoop的海运业分布式搜索引擎的应用研究

针对海运业务系统越来越复杂,区域间数据交换日益频繁,致使海运企业无法高效、稳定地使用传统体系处理业务信息的问题,采用Map/Reduce分布式计算模型以及分布式文件系统,设计了一个基于Hadoop的分布式搜索引擎.该搜索引擎能够使海运企业在合理时间内获取、管理、处理业务信息.通过该分布式搜索引擎,可以高效、稳定地满足海运企业日益繁重的庞大的业务需求.

基于Hadoop的云计算模型

Hadoop是一个更容易开发和并行处理大规模数据的分布式计算平台,也是目前最为广泛应用的开源云计算软件平台。在对Hadoop平台上的分布式文件系统HDFS和计算模型Map/Reduce进行深入分析和研究的基础上,给出基于Hadoop的云计算模型和实现步骤。

基于Hadoop分布式文件系统的单点问题的研究

从Hadoop分布式文件系统的架构出发,对Name Node节点存在的单点问题进行了分析与研究。在这个前提下,针对单点内存瓶颈问题,提出了一个小文件归并算法。此算法以Hadoop为基础,利用Hadoop分布式文件系统的特点,将归并后生成的大文件序列化到Hadoop分布式文件系统,很好地解决了小文件过多时Name Node单点内存瓶颈问题,并提高了系统的性能和可靠性。