本文關(guān)鍵詞：基于HBase平臺(tái)的手機(jī)指紋支付系統(tǒng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算 HBase HDFS數(shù)據(jù)備份策略 糾刪碼

【摘要】：伴隨著電子商務(wù)的發(fā)展,網(wǎng)上交易量日漸增大,網(wǎng)上交易的安全性也日漸成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。通過(guò)密碼來(lái)保證網(wǎng)上交易的安全是比較傳統(tǒng)的方法,密碼由簡(jiǎn)單的數(shù)字和字母組成,它很容易被惡意破壞,而且容易被遺忘、泄露。至于銀行提供的電子秘鑰,雖然能夠在一定程度上提高交易時(shí)的支付安全,但是無(wú)法在手機(jī)或移動(dòng)終端上使用。因此研究出一種安全、便捷的支付方式,成為迫在眉睫的問(wèn)題。由此提出一種“基于HBase平臺(tái)的手機(jī)指紋支付系統(tǒng)”,它以指紋信息作為用戶身份驗(yàn)證的依據(jù),很好地解決了傳統(tǒng)支付方式中存在的密碼遺忘和泄露問(wèn)題。在前端,通過(guò)手機(jī)客戶端采集用戶的指紋信息,方便、快捷。本文所做工作主要是為該系統(tǒng)設(shè)計(jì)云平臺(tái),為前端指紋支付系統(tǒng)提供指紋存取平臺(tái),前端指紋數(shù)據(jù)的獲取與比對(duì)不在本文研究范圍。本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了“基于HBase的手機(jī)指紋支付系統(tǒng)”的框架,根據(jù)系統(tǒng)需求設(shè)計(jì)HBase存儲(chǔ)表結(jié)構(gòu),將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)同步到HBase數(shù)據(jù)中心,在同步過(guò)程中結(jié)合預(yù)先分配區(qū)域,寫緩存等策略提高數(shù)據(jù)寫入速度。從最后的測(cè)試結(jié)果來(lái)看,HBase作為支付系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心較關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在寫入速度,存儲(chǔ)空間及查詢速度方面都具有優(yōu)勢(shì)。木文提出的寫入策略對(duì)HBase的寫入速度也有一定程度的提高。另外本文還對(duì)HBase的底層HDFS的數(shù)據(jù)放置策略進(jìn)行了改進(jìn),傳統(tǒng)的HDFS數(shù)據(jù)放置策略為副本備份機(jī)制,這一機(jī)制在保證數(shù)據(jù)可靠性方面應(yīng)用廣泛,但是隨著副本個(gè)數(shù)的不斷增加,會(huì)對(duì)存儲(chǔ)空間造成巨大的浪費(fèi)。因此本文提出提出HDFS平臺(tái)下基于糾刪碼的一種數(shù)據(jù)放置策略,該策略以HDFS為平臺(tái),結(jié)合HDFS的副本備份策略和糾刪碼技術(shù),通過(guò)改進(jìn)HDFS平臺(tái)下原本的數(shù)據(jù)放置策略,使改進(jìn)后的數(shù)據(jù)放置策略能夠適用于HDFS的云文件系統(tǒng)。從最后的測(cè)試結(jié)果來(lái)看,HBase作為支付系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心較關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在寫入速度,存儲(chǔ)空間及查詢速度方面都具有優(yōu)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 HBase HDFS數(shù)據(jù)備份策略 糾刪碼
【學(xué)位授予單位】：浙江師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13;F832.2;F724.6
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 云計(jì)算的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文的主要內(nèi)容12-13
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)13
• 1.5 本章小結(jié)13-14
• 2 相關(guān)技術(shù)介紹14-28
• 2.1 Hadoop概述14-16
• 2.2 分布式文件系統(tǒng)HDFS16-19
• 2.2.1 HDFS基礎(chǔ)知識(shí)16-17
• 2.2.2 HDFS的相關(guān)概念17-18
• 2.2.3 HDFS的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)18-19
• 2.3 分布式計(jì)算框架MapReduce19-22
• 2.3.1 MapReduce簡(jiǎn)介19-20
• 2.3.2 MapReduce的組成20-21
• 2.3.3 MapReduce執(zhí)行作業(yè)流程21-22
• 2.4 Hbase概述22-25
• 2.4.1 Hbase系統(tǒng)架構(gòu)22-24
• 2.4.2 HBase的數(shù)據(jù)模型24-25
• 2.5 糾刪碼25-27
• 2.6 本章小結(jié)27-28
• 3 基于HBase的指紋支付系統(tǒng)架構(gòu)28-44
• 3.1 系統(tǒng)需求28-29
• 3.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建方法29-33
• 3.2.1 基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建29-30
• 3.2.2 基于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建30-31
• 3.2.3 HBase存儲(chǔ)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)31-33
• 3.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)33-40
• 3.3.1 系統(tǒng)架構(gòu)33-35
• 3.3.2 數(shù)據(jù)寫入過(guò)程35-38
• 3.3.3 數(shù)據(jù)寫入策略38-39
• 3.3.4 數(shù)據(jù)訪問(wèn)過(guò)程39-40
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析40-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 4 改進(jìn)的數(shù)據(jù)放置策略44-54
• 4.1 HDFS默認(rèn)數(shù)據(jù)放置策略存在的問(wèn)題44-45
• 4.2 HDFS下基于糾刪碼的數(shù)據(jù)放置策略45-50
• 4.2.1 相對(duì)負(fù)載45-46
• 4.2.2 糾刪碼類型的選擇46-47
• 4.2.3 基于糾刪碼的數(shù)據(jù)放置策略的總體思路47-48
• 4.2.4 HDFS下基于糾刪碼的數(shù)據(jù)放置策略的過(guò)程48-50
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析50-53
• 4.3.1 編解碼效果50-51
• 4.3.2 本章方法與HDFS默認(rèn)方法比較51-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 5 總結(jié)與展望54-56
• 5.1 本文小結(jié)54-55
• 5.2 進(jìn)一步研究方向55-56
• 參考文獻(xiàn)56-59
• 作者攻讀學(xué)位期間取得的研究成果59-60
• 致謝60-62

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本文編號(hào)：552751