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文檔簡介
1、近年來,隨著社交網(wǎng)絡(luò)的推廣以及智能設(shè)備的普及,數(shù)據(jù)的增長速度也在不斷加快。Hadoop,作為MapReduce的開源實現(xiàn),在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的地位正變得越來越重要,大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)對社會和經(jīng)濟的發(fā)展產(chǎn)生了直接影響。在Hadoop系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)部署影響任務(wù)的分發(fā)和執(zhí)行效率,因此,數(shù)據(jù)部署策略的研究有重要的理論意義和實用價值。
本文主要研究Hadoop分布式文件系統(tǒng)的默認數(shù)據(jù)部署策略和副本機制。針對原有數(shù)據(jù)部署策略的缺陷,利用節(jié)點的性能
2、和數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián),提出一個兩階段數(shù)據(jù)部署算法。在此算法的基礎(chǔ)上,利用K-means算法,調(diào)整副本的部署位置,減少算法在運行時的停頓時間。本文主要創(chuàng)新工作包括:
1.提出一個基于PageRank的節(jié)點性能評估算法。本文采用多種Benchmark測試對節(jié)點性能進行評估,利用PageRank算法計算各個評估得分的價值,將多個評估得分歸一。
2.提出一個兩階段數(shù)據(jù)部署算法(TSDP,Two Stages Data Place
3、ment)。首先根據(jù)性能把數(shù)據(jù)塊部署到各個節(jié)點。再根據(jù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)度將數(shù)據(jù)塊進行分組,進行數(shù)據(jù)的第二階段部署。實驗表明,TSDP算法相對于一致性hash算法和負載均衡算法,任務(wù)執(zhí)行效率明顯提高。
3.提出一個新的副本部署算法。本文首先定義了數(shù)據(jù)的熱度,根據(jù)數(shù)據(jù)熱度來調(diào)整數(shù)據(jù)的副本數(shù)。然后定義了節(jié)點的關(guān)聯(lián)度,利用節(jié)點的關(guān)聯(lián)度代替歐氏距離,使用K-means算法計算出聚類中心,從而減少副本的遷移距離,降低TSDP算法在運行時的停
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