資料介紹
云計算是集分布式計算、并行計算、網(wǎng)格計算、虛擬化技術(shù)于一體的商業(yè)計算模型,在整合大量計算資源與存儲資源基礎(chǔ)上,向用戶提供按需計算能力和存儲空間等服務(wù)。Hadoop是近幾年發(fā)展比較成熟的云計算平臺之一,作為一種開源軟件框架,憑借其可靠性、可擴展性和分布式的計算和存儲而迅速發(fā)展。
針對Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)中小文件定義模糊導(dǎo)致HDFS處理小文件性能不佳的問題,提出了一種云存儲系統(tǒng)中文件分界點的確定方法-Cut-GAR。該方法分析消耗NameNode內(nèi)存(M)、文件上傳速度( MUFS)、文件讀取速度(MAFS)與文件大小之間的關(guān)系,得出文件大小三個近似最優(yōu)值,F(xiàn)M、FMUFS、FMAFS;然后利用灰度關(guān)聯(lián)分析,將M、MUFS、MAFS作為評價指標,文件大小作為評價對象,得到評價指標一評價對象灰色關(guān)聯(lián)度以及評價指標所占權(quán)重,將FM、FMUFS、FMAFS與對應(yīng)權(quán)重相乘,得出文件分界點。實驗結(jié)果表明,Cut-CAR在M、MUFS和MAFS三者之間取得平衡,可以有效確定文件分界點,提升小文件處理性能。
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