一種基于Hadoop-MapReduce的可擴(kuò)展存儲系統(tǒng)架構(gòu)研究.pdf_第1頁
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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)級的速度增加,如何來存儲和處理這些數(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)的初衷是存儲大文件的,當(dāng)面

2、向某些特定應(yīng)用的時(shí)候,應(yīng)用會產(chǎn)生大量的小文件,小文件的增多就會導(dǎo)致文件存儲速度過慢,系統(tǒng)使用內(nèi)存急劇升高。針對這一問題,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小文件合并成為大文件的方法,對小文件存儲進(jìn)行了優(yōu)化處理。
　　實(shí)驗(yàn)表明,基于Hadoop/MapReduce的可擴(kuò)展存儲系統(tǒng)架構(gòu)(HMRF)能夠很好的存儲大量小文件?；贖MRF,名稱節(jié)點(diǎn)內(nèi)存平均降低了63.2

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