基于Hadoop的分布式文件系统技术分析及应用
这是一篇关于海量数据,Haoop,HDFS,SSH,HADFS,Webdav的论文, 主要内容为随着互联网(主要为移动互联网)和新兴物联网的高速发展,我们生活在一个数据大爆炸时代。根据IDC估计,2011年,全球产生和创建的数据总量为1.8ZB,且全球的信息总量每过两年就会增长一倍。产生这么多的数据,自然而然就会给我们在数据存储和管理上带来巨大的挑战。IDC的研究报告还指出,全球数据存储容量的增长速度已远远跟不上的数据的增长速度了。 这么多的数据存储在一个设备上在当今的存储技术下是很难办到的,并且存储在一个设备上,会对以后数据的分析带来很大的困难。把数据存储在多个设备上,是我们现今存储海量数据的首选。既然存储在多个存储设备上,那么就需要我们有相应的分布式文件系统来管理这些存储设备,使它们能够协同工作,并可以向用户提供更好的数据访问性能。 Hadoop分布式文件系统(HDFS),一个类似Google的分布式文件系统(GFS)的出现是可以解决海量数据存储需求的一个很好应用。首先它是一个开源免费的应用并且在很多节点上已经部署,具有不凡的表现。其次,HDFS拥有高容错性、高可靠性、高扩展性和高吞吐率等特征,这些特征都为海量数据提供了安全存储的环境和对超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很大便利。它还可以与MapReduce编程模型很好的结合,并且能够为应用程序提供高吞吐量的数据访问。 在本论文中,首先以时间为轴,介绍了每个时代典型的分布式文件系统及其特点,然后对HDFS的体系架构和运行原理进行了详细分析。通过对HDFS高可用性的研究,结合了BackupNode和AvatarNode这两种方案的优点设计出了一个高可用的分布式文件系统,我们称之为HADFS。该文件系统不仅实现了NameNode的热备节点,还可以在当NameNode节点发生故障时,能够自动切换到备用节点,而用户却察觉不到节点的切换。最后,我们以HDFS为基础存储层设计出了一个可以实现文件上传、下载、新建文件夹和删除文件等功能的云盘系统。该系统采用了SSH框架设计,并在与HDFS传输数据的时候采用了webdav协议,使云盘的前端与底层存储实现了很好的分离。
基于Hadoop海量小文件存取策略研究
这是一篇关于Hadoop,HDFS,小文件,ElasticSearch的论文, 主要内容为随着互联网的高速发展,各类社交网络、电商网络、在线文档平台呈现爆发式增长。与此同时,网络数据量中的图片、文本文档、音视频等小文件呈指数级增长。传统的数据存取、检索己经无法满足当前需求,尤其是在低延迟、高准确率等应用场景方面。而使用云计算存储和检索海量数据可以达到硬件资源高效利用,并避免了传统数据存储方式的弊端。在当前主流的云计算平台中,Hadoop以其生态完整、完全开源等特点成为首选方案。Hadoop的核心组件包括了并行计算模型MapReduce和分布式文件系统HDFS。HDFS是一个分布式的文件系统,被设计来处理大文件,能够处理大量的数据,但在处理海量小文件存取存在内存负担大、存取性能低的问题。本文分析在线文档平台的业务特点,分析HDFS在海量小文件场景下遇到的性能挑战,设计并实现了基于Hadoop的海量小文件存取系统应用。该系统为满足高并发的随机写入、读取的访问请求,采用“本地存储一HDFS”两级存储架构设计,既满足系统的高并发读写需求,又能够提供线性可扩展的海量存储能力。课题研究主要内容包括以下三部分:1,重点研究了 HDFS,并对HDFS自带的存储方法原理和优缺点进行分析。2,研究并讨论了检索原理及全文检索系统实现。3,结合在线文档平台的业务特点和HDFS架构特性,设计了一个基于HDFS的海量小文件分布式存取系统,创新性设计了对海量小文件的合并保存,关联文档的预读取功能,充分利用了 Hadoop的海量存储、高容错性的特点,规避了 Hadoop无法高效对海量小文件进行存取的缺点,实现特定业务场景下的高吞吐、低延时,详细阐述了系统实现思路并编码实现。
数字图书馆系统
这是一篇关于数字图书馆,图书流通,HDFS,SSH框架的论文, 主要内容为随着计算机技术、远程技术和网络技术的高速发展,数字图书馆系统得到了广泛的研究。本文是以县级市数字图书馆为开发背景,开发本系统的目的是为用户提供方面快捷的信息服务,突破传统图书馆的时间和空间的限制。同时将具有地方特色的文化资源进行数字化处理,以便于更久的保存和更快的传播,为本地区的发展做出贡献。在资源存储方面,节省了大量的空间,避免了因纸质图书数量的限制而不能满足读者使用需求的现象。本文研究的是县级市图书馆系统中数字图书馆的设计与实现,首先介绍了数字图书馆的研究背景和意义,分析了国内外关于数字图书馆的研究现状,在此基础上对数字图书馆系统的业务内容进行了需求分析,其次详细的描述了数字图书馆的整体架构、数据的存取策略、系统各个功能模块的设计、数据库的设计以及系统防盗链的安全性设计,考虑到数字图书馆海量数据的存储和备份问题,以及节约成本的问题,本文采用Hadoop平台下的HDFS来对数据文件进行存储。数字图书馆系统主要分为读者管理、图书流通、图书编目管理、统计和系统维护五个模块。最后以Java语言为开发语言,以耦合性低、复用性强的SSH作为系统框架,结合MySQL数据库实现了一个基于B/S结构的数字图书馆系统。面向县级市的数字图书馆,能够数字化现有的实体书刊,通过网络信息平台对书刊进行保存和传播,大大提高了知识的获取效率。能够方便读者进行检索、阅读和下载,为读者提供了便利,节约了大量的时间。
数字图书馆系统
这是一篇关于数字图书馆,图书流通,HDFS,SSH框架的论文, 主要内容为随着计算机技术、远程技术和网络技术的高速发展,数字图书馆系统得到了广泛的研究。本文是以县级市数字图书馆为开发背景,开发本系统的目的是为用户提供方面快捷的信息服务,突破传统图书馆的时间和空间的限制。同时将具有地方特色的文化资源进行数字化处理,以便于更久的保存和更快的传播,为本地区的发展做出贡献。在资源存储方面,节省了大量的空间,避免了因纸质图书数量的限制而不能满足读者使用需求的现象。本文研究的是县级市图书馆系统中数字图书馆的设计与实现,首先介绍了数字图书馆的研究背景和意义,分析了国内外关于数字图书馆的研究现状,在此基础上对数字图书馆系统的业务内容进行了需求分析,其次详细的描述了数字图书馆的整体架构、数据的存取策略、系统各个功能模块的设计、数据库的设计以及系统防盗链的安全性设计,考虑到数字图书馆海量数据的存储和备份问题,以及节约成本的问题,本文采用Hadoop平台下的HDFS来对数据文件进行存储。数字图书馆系统主要分为读者管理、图书流通、图书编目管理、统计和系统维护五个模块。最后以Java语言为开发语言,以耦合性低、复用性强的SSH作为系统框架,结合MySQL数据库实现了一个基于B/S结构的数字图书馆系统。面向县级市的数字图书馆,能够数字化现有的实体书刊,通过网络信息平台对书刊进行保存和传播,大大提高了知识的获取效率。能够方便读者进行检索、阅读和下载,为读者提供了便利,节约了大量的时间。
基于云计算的实验室管理系统的设计和研究
这是一篇关于云计算,实验室管理系统,HDFS,S2SH的论文, 主要内容为随着高校实验室的不断发展,实验室人员和实验室资源的不断增加,使得实验室资源共享、庞大数据文件的存储以及实验室管理成为一个难题。由于云计算技术和移动互联网技术在海量数据存储、资源共享方面有着巨大的优势。因此,研究基于web技术和云计算技术的高校实验室云平台管理系统具有较好的技术意义和工程应用价值。论文首先通过调研部分高校实验室的管理和资源需求,在查询大量国内外文献的基础上,研究了系统的需求分析。其次,采用Hadoop技术构建实验室管理云平台,以云计算三层服务模型为理念,将实验室管理云平台分为基础设施层、基础管理层、应用接口层和应用层,并对各层的实现过程进行了详细设计。系统开发的软件框架采用B/S三层体系架构和Struts2+Spring+hibernate (S2SH)。 B/S架构分为表示层、业务层、持久层,S2SH框架正好是对各层的实现。通过该框架集成开发的实验室管理系统,客户端不直接与数据库交互,而是通过组件与中间层建立连接,再由中间层与数据库交互,层次结构清晰、耦合度高。然后,分析研究了Hadoop的HDFS文件管理系统技术,设计以HDFS代替传统的文件管理系统,实现系统的云存储功能。HDFS在上传下载过程中采用基于数据流的控制方法,将读与写的过层进行分离,在存储大型文件时,通过分割块的机制将文件进行切割,然后进行细粒化的存储。这种存储机制大大节约了计算机资源,而且可行性比较高,成本也比较低。对于系统数据的访问和并发控制,系统通过Hibernate直接操作JDBC实现数据库的连接,避免在查询过程中,当数据库的表比较多、表之间的级联关系比较复杂时产生大量冗余的SQL操作,提高了系统的响应速度；并且系统将数据库MySQL自带的封锁法和Hibernate框架中自带的乐观锁机制进行结合,协同控制,确保在大量用户并发访问时系统能够稳定运行。此外,还研究了通过MD5算法对用户密码进行加密和采用基于角色的访问控制RBAC的访问控制模型实现用户的角色和权限分离。通过以上技术,最终设计实现了基于云平台的实验室管理系统,系统主要包括用户管理、实验室管理、项目管理、学科建设管理以及校友互动管理5个功能模块。最后,为了验证系统设计的功能能够正常运行,论文选择云存储和权限控制功能作为测试用例进行功能测试,测试表明通过云计算技术和web技术开发的实验室管理系统能够正常运行；对于系统的性能测试,本课题通过对单机和集群环境下,实验室管理系统的访问速度和云存储功能的上传速度进行测试对比,说明通过云计算技术不仅能够提高实验室管理系统的响应速度,而且能够大大缩短系统在存储大型数据文件时所需的时间,满足实验室的应用需求。
基于Hadoop的云存储系统的设计与实现
这是一篇关于云存储,Hadoop,小文件,HDFS,预取缓存,B/S的论文, 主要内容为随着社会信息化的发展,互联网的使用已经非常普及。全球大数据进入高速发展阶段,随之产生的数据呈指数级增长,如何存储和分析这些海量数据已成为当前热点问题。云存储作为一种服务,被广泛应用在多个存储领域,以其良好的可扩展性、可靠性、稳定性作为海量数据存储的优秀解决方案。Hadoop作为云存储的分布式存储技术的主流项目,可以运行在低廉的硬件上,并具有可靠的容错性,正受到很多企业和科研的青睐。本文系统地阐述了一个基于Hadoop架构的云存储系统的设计与实现。并针对小文件存储问题进行原生HDFS系统改造,提出了HPM方案,在数据处理层完成了多个功能模块的设计。根据小文件的体积不均的特点,本文基于体积最优的小文件合并算法的设计,对小文件进行合并,使得均匀地分布在数据块中,充分利用数据块体积减少数据块的空白区,一定程度上减少Name Node的内存开销,其中相比于原生HDFS的内存开销降低了近95.58%。另外设计文件索引与热点缓存,是基于Ehcache的缓存预取方案。在数据写入之前对文件建立索引,以文件多标签拼接成字符串作为Row Key存储在HBase数据库中,接着通过对各种不同文件标识设计读取方式,并采用Ehcache缓存策略实现热点数据的预取和缓存,从而提高Hadoop集群的读取效率,对比实验验证了该方案比原生HDFS的读取速率提升了2.01倍左右。通过对云存储方案需求和可行性的分析,设计了云存储系统的总体架构并在此基础上进行系统的技术架构、web端负载均衡及数据库的设计工作,最后,完成系统的环境部署及系统功能的实现,主要验证了系统基于B/S模式的访问特点,实现用户管理、目录管理及文件上传、下载、共享、删除等操作。基本实现了云存储系统应有的功能和所具备的特点。
基于SpringMVC框架的呼叫控制系统的研究与开发
这是一篇关于呼叫控制,Spring MVC,分布式架构,HDFS,ElasticSearch,SVM的论文, 主要内容为时代发展让人类对于服务质量的要求在不断提高,人们已经不仅仅局限于服务的品质,而现在更多的是在乎其的售后安全服务。如果仅仅只是依靠人工来进行处理正常的业务,这种客户服务水平是达不到要求的。在此时,企业的客户服务中心就显得尤为重要。新疆政府为自治区正规的店面都提供了一键报警设备,为了保护商家以及设备设施的安全使用,节约出动警力,减少商家经济损失。开发本系统的出发点是便利系统管理员进行设备数据的管理、降低管理成本、解决店面安全问题。本系统主要面向的是呼叫控制系统管理人员以及普通管理用户,系统设计过程中,将MVC作为管理系统的总体设计框架。通过模块进行组合与管理以及利用中国电信的集成技术,进而使呼叫控制服务器来完成系统的管理与维护工作。在业务功能模块中,通过图形化的界面来完成对部分业务逻辑的需求,进一步地通过动态树目录的方式来让公司对于系统的自主定义。本系统选择Hibernate、Spring、Spring MVC三者框架,并将其不断整合,以确保系统运行的状态时稳定和高效的。系统选择的数据库为MySQL,选择Shiro技术来对系统的权限进行管理,面对不一样的人员设置不同的权限级别,提高SVM算法对呼叫号码的状态做快速的分类。随着呼叫控制系统不断地更加强大,会出现大量的数据量,如何快速对数据进行操作都将是一个巨大的难点。解决方案如下:(1)通过Hadoop技术来完成对数据的操作,如存储数据、对数据进行维修等操作;(2)通过ElasticSearch工具来完成对呼叫控制系统的统计信息功能,而且根据具体的字段名来进行快速检索;(3)通过kibana工具把数据进行相融合在一起,然后通过页面的方式进行呈现。当系统的功能可以具体实现时,为了防止系统处于不正常的运行状态,选择黑盒测试的方式,分别测试具体的每个功能模块,进一步确保用户的要求是可以顺利达到的。与此同时,针对非功能性的需求,也需要按照设计标准合理地进行且完成,比如高并发量的处理、功能的响应时间等等。研发本系统不仅要确保功能顺利的实现,而且还要让系统在运行的状态中是安全可靠的。
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