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基于HDFS的學(xué)習(xí)資源庫數(shù)據(jù)存儲管理關(guān)鍵技術(shù)研究

發(fā)布時間:2017-06-15 03:03

  本文關(guān)鍵詞:基于HDFS的學(xué)習(xí)資源庫數(shù)據(jù)存儲管理關(guān)鍵技術(shù)研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:學(xué)習(xí)資源庫是根據(jù)當(dāng)前教育信息化和網(wǎng)絡(luò)共享性的發(fā)展,由高;蛘進(jìn)OOC平臺構(gòu)建和管理的一種學(xué)習(xí)資源共享平臺,主要以實現(xiàn)學(xué)習(xí)資源共享和擴(kuò)展高校或者M(jìn)OOC平臺的學(xué)習(xí)資源建設(shè)為口的。隨著海量學(xué)習(xí)資源的爆炸式增長,學(xué)習(xí)資源的存儲將面臨新的問題,例如學(xué)習(xí)資源的可靠性和可擴(kuò)展性存儲,以小文件為主的學(xué)習(xí)資源有效存儲,學(xué)習(xí)資源冗余數(shù)據(jù)去重等。本文在分析了當(dāng)前相關(guān)技術(shù)在解決上述問題優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上,提出了新的技術(shù)解決方案,以解決學(xué)習(xí)資源庫海量數(shù)據(jù)有效存儲的問題。在海量學(xué)習(xí)資源的可靠性和可擴(kuò)展性存儲方面,本文提出了以HDFS存儲學(xué)習(xí)資源數(shù)據(jù)文件和以HBase數(shù)據(jù)庫存儲學(xué)習(xí)資源元數(shù)據(jù)信息的存儲架構(gòu)方案。結(jié)合文件壓縮存儲策略,提出了基于文件訪問頻率的混合副本存儲策略來優(yōu)化基于HDFS的學(xué)習(xí)資源庫數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)的可靠性。采用HDFS的動態(tài)添加節(jié)點策略實現(xiàn)學(xué)習(xí)資源庫的動態(tài)水平擴(kuò)展,并且引用Balancer機(jī)制,以實現(xiàn)學(xué)習(xí)資源庫中各存儲節(jié)點的負(fù)載均衡。在大量小文件的存儲方面,本文利用用戶名的唯一性和HDFS 的 Append操作實現(xiàn)小文件合并來減少NameNode節(jié)點中元數(shù)據(jù)信息消耗的內(nèi)存空間,從而實現(xiàn)小文件有效存儲的口標(biāo)。在學(xué)習(xí)資源冗余數(shù)據(jù)去重方面,本文結(jié)合Counting Bloom Filter算法,提出一種學(xué)習(xí)資源冗余數(shù)據(jù)去重技術(shù),以解決頻繁地I/O操作問題和提高學(xué)習(xí)資源冗余數(shù)據(jù)去重的效率。最后,本文開發(fā)并實現(xiàn)了一個學(xué)習(xí)資源庫數(shù)據(jù)存儲原型系統(tǒng),針對本文提出的相關(guān)問題的解決方案,進(jìn)行了系統(tǒng)性能測試和測試結(jié)果分析。實驗證明,本文提出的海量學(xué)習(xí)資源數(shù)據(jù)存儲解決方案是有效的。
【關(guān)鍵詞】:學(xué)習(xí)資源庫 數(shù)據(jù)存儲 MOOC HDFS HBase Counting Bloom Filter 數(shù)據(jù)去重
【學(xué)位授予單位】:東南大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TP333
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-8
  • 第一章 引言8-15
  • 1.1 研究背景8-10
  • 1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀10-12
  • 1.3 研究口標(biāo)和研究內(nèi)容12-13
  • 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)13-15
  • 第二章 相關(guān)技術(shù)理論15-24
  • 2.1 HDFS分布式文件系統(tǒng)15-17
  • 2.1.1 HDFS的特性15-16
  • 2.1.2 HDFS體系架構(gòu)16-17
  • 2.2 HBase數(shù)據(jù)庫17-18
  • 2.3 小文件存儲相關(guān)技術(shù)18-20
  • 2.3.1 HAR小文件存儲技術(shù)19
  • 2.3.2 SequenceFile小文件存儲技術(shù)19
  • 2.3.3 多NameNode節(jié)點小文件存儲技術(shù)19-20
  • 2.4 數(shù)據(jù)去重相關(guān)技術(shù)20-23
  • 2.4.1 數(shù)據(jù)去重技術(shù)簡介20
  • 2.4.2 數(shù)據(jù)去重技術(shù)分類20-22
  • 2.4.3 Counting Bloom Filter算法22-23
  • 2.5 本章小結(jié)23-24
  • 第三章 基于HDFS的學(xué)習(xí)資源庫數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)的設(shè)計24-29
  • 3.1 學(xué)習(xí)資源庫數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)的設(shè)計24
  • 3.2 學(xué)習(xí)資源元數(shù)據(jù)的定義和存儲24-25
  • 3.3 學(xué)習(xí)資源存儲可靠性和可擴(kuò)展性設(shè)計25-28
  • 3.3.1 學(xué)習(xí)資源存儲可靠性設(shè)計25-27
  • 3.3.2 學(xué)習(xí)資源存儲可擴(kuò)展性設(shè)計27-28
  • 3.4 本章小結(jié)28-29
  • 第四章 基于HDFS的學(xué)習(xí)資源庫小文件存儲優(yōu)化29-35
  • 4.1 小文件存儲問題29
  • 4.2 小文件存儲優(yōu)化設(shè)計29-33
  • 4.2.1 小文件存儲優(yōu)化方案與架構(gòu)30-31
  • 4.2.2 小文件操作過程31-33
  • 4.3 小文件存儲優(yōu)化主要實現(xiàn)33-34
  • 4.4 本章小結(jié)34-35
  • 第五章 基于HDFS的學(xué)習(xí)資源庫冗余數(shù)據(jù)去重技術(shù)35-43
  • 5.1 學(xué)習(xí)資源冗余數(shù)據(jù)去重技術(shù)研究35-37
  • 5.1.1 學(xué)習(xí)資源冗余數(shù)據(jù)去重一般過程35-36
  • 5.1.2 Counting Bloom Filter算法的計數(shù)器大小分析36-37
  • 5.2 學(xué)習(xí)資源冗余數(shù)據(jù)去重實現(xiàn)過程37-39
  • 5.3 學(xué)習(xí)資源基本操作過程39-42
  • 5.3.1 學(xué)習(xí)資源上傳操作過程39-41
  • 5.3.2 學(xué)習(xí)資源刪除操作過程41-42
  • 5.4 本章小結(jié)42-43
  • 第六章 系統(tǒng)相關(guān)性能測試與分析43-50
  • 6.1 測試準(zhǔn)備43-44
  • 6.1.1 系統(tǒng)硬件和軟件環(huán)境43-44
  • 6.1.2 存儲系統(tǒng)實現(xiàn)44
  • 6.2 性能測試與分析44-49
  • 6.2.1 數(shù)據(jù)讀寫性能測試44-46
  • 6.2.2 小文件存儲優(yōu)化性能測試46-48
  • 6.2.3 學(xué)習(xí)資源冗余數(shù)據(jù)去重性能測試48-49
  • 6.3 本章小結(jié)49-50
  • 第七章 總結(jié)與展望50-52
  • 7.1 論文主要工作總結(jié)50-51
  • 7.2 展望51-52
  • 致謝52-53
  • 參考文獻(xiàn)53-55

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本文編號:451233

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