【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,傳統(tǒng)的存儲方法已經(jīng)無法滿足當(dāng)前海量數(shù)據(jù)的存取需求,海量數(shù)據(jù)的存儲和處理成為當(dāng)下研究的一個新課題。分布式計算平臺Hadoop由于具有高可靠、易擴(kuò)展、高容錯性等特點,已經(jīng)廣泛的運用在云計算領(lǐng)域。由于Hadoop是以流式數(shù)據(jù)訪問模式來處理文件,也可以說是為了存儲大文件而設(shè)計的。因此,Hadoop在處理大文件時性能表現(xiàn)優(yōu)異,而在處理小文件時會出現(xiàn)存儲效率低的問題。針對此問題,本文分析了前人做的一些研究和改進(jìn)方案,通過研究其他的方案,找出其中優(yōu)缺點,并在此基礎(chǔ)上做了相應(yīng)的改進(jìn)。本文的設(shè)計方案是在原分布式文件系統(tǒng)基礎(chǔ)上添加一個獨立的小文件處理模塊,通過小文件處理模塊對小文件進(jìn)行合并,建立文件的索引,以及通過文件緩存預(yù)取后傳送到HDFS中進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理。該架構(gòu)使得HDFS系統(tǒng)在處理小文件的同時不影響對大文件或者對已合并小文件的寫入或讀取,從而提高系統(tǒng)的存儲訪問效率。本文的小文件合并和索引方案是在HAR的基礎(chǔ)上改進(jìn)的。通過創(chuàng)建小文件的時間段對合并文件命名。此外根據(jù)小文件名稱以及擴(kuò)展名建立小文件到具體數(shù)據(jù)塊以及數(shù)據(jù)塊內(nèi)地址信息的Trie樹索引,并根據(jù)相應(yīng)的擴(kuò)展名對所對應(yīng)的索引進(jìn)行分片,從而建立兩級索引機(jī)制,放置在小文件處理模塊中以加快系統(tǒng)中小文件的檢索性能。文件的預(yù)取是通過文件的元數(shù)據(jù)和索引信息以及文件的預(yù)取記錄在小文件處理模塊的緩存池里進(jìn)行索引預(yù)取與相關(guān)文件的預(yù)取。論文給出了該優(yōu)化方案在Hadoop集群的具體實現(xiàn),包括小文件合并MapReduce自定義輸入分片、兩級索引的建立等相關(guān)算法的實現(xiàn)。另外,設(shè)立性能評價指標(biāo)來量化分析小文件的內(nèi)存使用效率和訪問效率。最后通過實驗比較小文件優(yōu)化處理后的方案、HAR方案和原HDFS方案在處理小文件時的性能。實驗結(jié)果表明,本文提出的小文件處理的優(yōu)化方案在內(nèi)存使用效率,訪問效率方面都要比原HDFS方案和HAR方案占優(yōu)勢。
[Abstract]:With the rapid development of Internet, the traditional storage methods can not meet the current needs of mass data access, the storage and processing of mass data has become a new research topic. Distributed computing platform Hadoop has been widely used in cloud computing due to its high reliability, easy expansion and high fault tolerance. Because Hadoop processes files in streaming data access mode, it is also designed to store large files. As a result, Hadoop performs well in processing large files and low storage efficiency in processing small files. In order to solve this problem, this paper analyzes some research and improvement schemes made by predecessors, and finds out its advantages and disadvantages by studying other schemes, and makes corresponding improvements on this basis. The design scheme of this paper is to add an independent small file processing module on the basis of the original distributed file system, through the small file processing module to merge the small files, and to establish the file index. And through the file cache pre-fetching and transmission to the HDFS for data processing. This architecture enables the HDFS system to process small files without affecting the writing or reading of large files or merged small files, so as to improve the storage access efficiency of the system. The scheme of combining and indexing small files in this paper is improved on the basis of HAR. Name the merged file by creating a small file over a period of time. In addition, according to the name and extension of the small file, the Trie tree index of the small file to the specific data block and the address information in the data block is established, and the corresponding index is partitioned according to the corresponding extension, thus the two-level index mechanism is established. Placed in the small file processing module to speed up the system small and medium-sized file retrieval performance. The pre-fetching of the file is based on the metadata and index information of the file and the pre-fetching record of the file in the cache pool of the small file processing module for index prefetching and the pre-fetching of the related files. In this paper, the implementation of the optimization scheme in Hadoop cluster is given, including the implementation of small file merging MapReduce custom input slicing, the establishment of two-level index and other related algorithms. In addition, the performance evaluation index is set up to quantitatively analyze the memory efficiency and access efficiency of small files. Finally, the performance of the small file optimization scheme, the HAR scheme and the original HDFS scheme are compared by experiments. The experimental results show that the optimization scheme of small file processing proposed in this paper is superior to the original HDFS scheme and the HAR scheme in terms of memory usage efficiency and access efficiency.
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP333

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2469177