基于Hadoop的海量小文件存储方法的研究

基于Hadoop的海量医疗数据存储平台的研究 王恒 随着医疗信息化又好又快的发展,医疗数据迅速的涌现出来.然而,现存的医疗数据 存储平台不能够满足日益增长的海量数据的需求.因此,研究并开发一个有效的存储平台来管理和存储这些海量医疗数据显得尤为的重要.云计算为目前所面临的存储分析医疗数据的困境,提供了一种低成本.容错性强.高可扩展性和可用性的解决方案.基于分布式计算技术,本文提出了一种新的管理和存储海量医疗数据的方法.它提供了一种基于Hadoop,使用Linux集群技术的海量数据存储的解决方案.大

海量小文件存储(简称LOSF,lots of small files)出现后,就一直是业界的难题,众多博文(如[1])对此问题进行了阐述与分析,许多互联网公司也针对自己的具体场景研发了自己的存储方案(如taobao开源的TFS,facebook自主研发的Haystack),还有一些公司在现有开源项目(如hbase,fastdfs,mfs等)基础上做针对性改造优化以满足业务存储需求: 一. 通过对若干分布式存储系统的调研.测试与使用,与其它分布式系统相比,海量小文件存储更侧重于解决两个问题: 1.

Hdspace分布式机构知识库系统的小文件存储 卞艺杰 陈超  李亚冰 陆小亮 机构知识库作为一种新型的学术交流模式和开放获取活动的绿色通道已逐渐成为国内外图书情报界关注的新焦点, 随着机构库的发展其数据规模也在不断扩大,  传统的存储模式已经不能满足日益增长的存储需求. 在对机构库内容存储特点的研究基础上建立基于 HDFS与Dspace 的分布式机构库 Hdspace.  首先提出一种小文件合并生成新的存储文件,  并对文件提出基于学科分类的两级索引,  结合索引预缓存机制提高小文件的读取响应

基于Hadoop的海量小型XML数据文件处理技术的设计和实现 西安电子科技大学 孔鑫 本文重点研究了如下内容:1)设计了专门针对海量小数据XML文件进行处理的分布式海量小型XML数据处理系统(Distributed Massive SmallXML files system,DMSX),该系统的主要思想就是将海量小数据XML文件在Hadoop系统中高效的进行处理.2)该系统通过运用生产者-消费模式,多线程并发技术,多级缓存技术等,来提高系统的整体处理能力.3)该系统通过对合并后的文件进行分段存储

一般来说,基于Hadoop的MapReduce框架来处理数据,主要是面向海量大数据,对于这类数据,Hadoop能够使其真正发挥其能力.对于海量小文件,不是说不能使用Hadoop来处理,只不过直接进行处理效率不会高,而且海量的小文件对于HDFS的架构设计来说,会占用NameNode大量的内存来保存文件的元数据(Bookkeeping).另外,由于文件比较小,我们是指远远小于HDFS默认Block大小(64M),比如1k~2M,都很小了,在进行运算的时候,可能无法最大限度地充分Locality特性带

Hadoop–小文件存储处理 本篇文章项目是Cloudera论坛中无意中看到的,虽然原文写于2009年,但是当前开来Hadoop的小文件存储方案并没有很好的解决方案,所以感觉作者写的很好,也很详细,于是就抽空翻译了.本次翻译主要针对对Hadoop感兴趣和工作中使用到Hadoop的开发人员提供有价值的中文资料,希望能够对大家的工作和学习有所帮助. 由于我英语水平有限,部分翻译虽能了解其大意,但是却没法很好的表达出来,所以有些地方翻译的不是很好.同时也由于能力见识有限,翻译过程中难免出现个人的主观或

基于NoSQL数据库的大数据存储技术的研究与应用 孙中廷 实际工程中采集和处理的数据量特别大,这对传统数据库技术提出巨大挑战.针对传统关系型数据库存储速度慢.对硬件要求高的缺点,提出一种以NoSQL数据库为基础的大数据处理方法,打破了传统数据库的关系模型,数据以一种自由的方式存储,而不依赖固定的表结构.该方法主要是将经验模态分解并与NoSQL数据库技术相结合,应用于大型结构件的变形监测中,构建出一个基于NoSQL数据库系统的大型结构件变形监测系统.仿真结果表明,该方法可以实现大型结构件变形监测数

面向HDFS的批量文件存储性能的研究与优化 南京师范大学  苏义超 本文的主要工作及创新点如下: 1,在研读HDFS系统源代码的基础上,介绍了HDFS典型操作流程和后台管理工作,剖析了HDFS中元数据架构体系和通信机制,讨论了HDFS系统在批量文件处理时面临的一些问题和缺陷. 2,针对批量文件存储时存在的问题,重构了批量文件存储的机制和读写流程.在写入批量用户文件时,Client客户端将批量文件合并成一个组文件,并且创建用户文件.数据片段.组文件.数据块之间的映射元数据,然后将组文件和相关元数据

作者:张子良 版权所有,转载请注明出处. 一.概述 首先明确概念,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认64M),如果使用HDFS存储大量的小文件,将会是一场灾难,这取决于HDFS的实现机制和框架结构,每一个存储在HDFS中的文件.目录和块映射为一个对象存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节.如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G的内存空间.如果是10亿个文件呢,简直不可想象.这里需要特别说明的是,每一个小于Block大小的文件,存储是实际占用的存储空间仍然