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屈艳玲 《广东广播电视大学学报》2015,(1)
因特网的发展促进了现代数字图书馆的兴起。而数字资源的建设又是现代图书馆发展的基石。图书馆面临资源分布参差不齐、存储费用高,馆际资源共享性低的现状。随着云计算的发展,可以设计基于云存储的数字资源服务框架,从而达到为图书馆节省资源,提高服务质量的目的。 相似文献
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HDFS;肯容错性好、传输效率高等优点。MapReduce对数据采用海量处理的方式。文章根据笔者对HDFS和MapReduce的理解发表一些自己的看法。 相似文献
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针对传统HDFS在存取海量小文件时出现的I/O性能瓶颈问题,本文提出了一种优化的HDFS存取策略.通过文件预处理、增加元数据信息和元数据批处理操作等优化策略,比较好地解决了传统HDFS处理海量小文件的性能问题.并通过试验证明了该方法的有效性. 相似文献
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Hadoop作为著名开源云计算技术近年来得到广泛应用,研究成果快速增长。理论研究主要集中在任务调度、小文件优化、中间数据管理、功能扩展和安全性优化;应用研究主要涉及数据存储、数据分析、数据挖掘、搜索引擎以及信息安全领域。通过分析相关研究成果明确Hadoop近年来国内研究现状。 相似文献
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随着信息社会发展,海量数字信息资源存储的需求变得越来越普遍,使用分布式文件存储是一种有效的解决方案。文章通过分析HDFS本身信息存储交互的特点,给出了使用HDFS的长期保存分布式存储实现方案,为今后使用HDFS及Fedora进行分布式长期保存及管理提供了借鉴参考。 相似文献
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伴随物联网和互联网技术的发展与应用,数字化档案信息资源呈现爆炸式增长,传统的关系型数据库在海量档案信息资源数据读写效率中存在着诸多的性能瓶颈,如何满足不断增长的档案信息资源数据存储需求成为共享平台建设研究的重点。在对档案信息资源共享平台数据存储需求分析的基础上,对档案信息资源存储系统进行了模块设计,提出了采用HDFS结合Redis作为共享平台数据存储系统的总体架构的方法,并对档案信息资源存储的性能进行测试对比。采用HDFS作为共享平台的存储系统架构支撑,结合Redis缓存技术,能够快速提升档案信息资源的存储处理性能,为档案信息资源共享平台的数据服务提供可靠的基础保障。 相似文献
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周建华 《西安文理学院学报》2014,(4):75-81
海量数据给微博舆情实时监控预警带来了严峻的挑战,将Hadoop关键技术引入微博舆情分析研究领域,以探寻分布式环境下的高效率短文本数据查询与推理方法,以微博数据结构为基础,结合云计算Hadoop关键技术特性,提出了一种海量微博数据分析预警框架.HDFS为海量微博的数据提供了存储,而MapReduce为海量微博的数据提供快速运算.采用Map(映射)和Reduce(规约)规则,对微博用户关系和内容数据的大规模数据集进行并行运算,以实现并行化高效预处理、深度分析和舆情实时五级预警.为验证计算效率与Reduce任务数之间关系,对Reduce任务数进行实验,结果表明,在Map一定的情况下,随微博数据集的增大到2 GB后,多任务数Reduce执行时间相比少任务数Reduce大大缩短. 相似文献
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