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。
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。
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。
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