本文關(guān)鍵詞：基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云存儲負(fù)載均衡策略　出處：《計算機應(yīng)用》2017年08期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 云存儲 Hadoop Hadoop分布式文件系統(tǒng) 副本策略 負(fù)載均衡

【摘要】：針對當(dāng)前Hadoop存儲效率不高,且副本故障后恢復(fù)成本較高的問題,提出一種基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(HNN)的存儲策略。為了實現(xiàn)系統(tǒng)整體性能的提升,首先分析影響存儲效率的資源特征;然后建立資源約束模型,設(shè)計Hopfield能量函數(shù),并化簡該能量函數(shù);最后,通過標(biāo)準(zhǔn)用例Wordcount測試,分析8個節(jié)點的平均利用率,并與三個常用算法包括基于資源的動態(tài)調(diào)用算法、基于能耗的算法和Hadoop默認(rèn)存儲策略進行性能和資源利用方面的比較。實驗表明,與對比算法相比,基于HNN的存儲策略在效率上分別平均提升15.63%、32.92%和55.92%。因此,該方法在應(yīng)用中可以更好地實現(xiàn)資源負(fù)載平衡,將有助于改善Hadoop的存儲能力,并可以加快檢索。
[Abstract]:In order to improve the overall performance of the system , the resource characteristics affecting the storage efficiency are analyzed firstly . In order to improve the overall performance of the system , the resource characteristics affecting the storage efficiency are analyzed first . Finally , compared with the comparison algorithm , the average utilization rate of 8 nodes is analyzed and compared with that of the Hadoop default storage strategy . Therefore , the method can better realize resource load balancing in the application , which will help improve the storage capacity of Hadoop and accelerate the retrieval .

【作者單位】： 太原理工大學(xué)財經(jīng)學(xué)院;山西省財政稅務(wù)�？茖W(xué)校信息學(xué)院;太原理工大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61502330) 山西省高等學(xué)�？萍紕�(chuàng)新項目(20161131) 山西省軟科學(xué)計劃研究項目(2016041008-5)~~
【分類號】：TP183;TP333
【正文快照】： 0引言云存儲作為云計算的一種重要應(yīng)用,通過對數(shù)據(jù)資源的統(tǒng)一化管理,能為用戶提供高可靠性和可用性的大數(shù)據(jù)存儲方式,受到到商界和學(xué)術(shù)界的特別重視[1-2]�；贕oogle云的云存儲服務(wù)案例告訴我們,云并不一定建立在大規(guī)模和高可靠性的專用機器上,如果通過采用策略算法實施于一

【參考文獻(xiàn)】

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