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 新闻资讯     |      2019-10-05 01:07
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  可以通过 使用命 令行便可与数据进行交互 可以通过接口和语言封装的调用 可以通过浏览器的方式访问中的数据目前正在开发通过协议访问。工作机读取这些中间值后 它就按照是否相同 来进行排序 将相同的值排序在一起。实现中还涉及到其他的关键技术 现介绍如下 管理机数据结构 管理机的数据结构有很多种 用来存储所有的任务状态并标识出每台工 作机。失效 在主控程序中会定期设置 并导出数据。分配这些 任务到选择空闲的工作机上。每完成一个任务便对应生成个中间数据文件 这些文件中包含有个中间 数据的位置和大小等信息 这些信息也同时存储在管理机上。云存储 云计算,与此同时 管理机可能还会安排这台出现故障的机器执行任务。由于存储节点和计算节点通常在一起 这样一来便可通过本 地的存储节点高效地调度任务 增强利用性能。对数据可进行完整性校验。并行编程模型在中的实现 是一种处理海量数据的并行编程模式。功能模块 导入 导入是启动规则计算的前提。当一个客户端在创建一个文件时 客户端 软件会自动校验文件内容的校验和 若该校验和正确 则客户端会根据其来统计 校验和并存储在隐藏文件中 该隐藏文件存储于相同的命名空间之中。基于云计算的海量数据存储技术研究及应用(可编辑),本地写入 这些缓冲到内存的中间值将定时写入本地硬盘 使用分区函数分割成多个区域。之后 对这些信息进行修改 然后传送到正常工作状态的工作机上执行任务。指派 任务 程序由一个主控程序和作为主控程序来分配工作的 呱工作机组成。使用外排序来缓解中间值过于复杂庞大的情况。不过 由于 的唯一性 当失效后 只能终止运行整个程序 并重新执行。

  从函数式编程语言和矢量编程语 言中提炼得到“映射、“化简的概念和主要思想。接收的心跳 信号和块状态报告来自于所有的。多数情况下机架内节点之间的带宽要至少满足跨机架节点之间的带宽 所以 可靠性和性能的关键是副本存放策略。云计算应用领域多数情况下机架内节点之间的带宽要至少满足跨机架节点之间的带宽 所以 可靠性和性能的关键是副本存放策略。云计算与云存储,值得注意的第页 武汉科技大学硕士学位论文 是对于不清楚的程序员来说 该操作也极其简单。机架对数据的可靠性和可用 性没有影响 又能保证性能。最后 分析了模型在调度和容错机制上的实施过程和可能存在的问题并 进行了相关的总结。根据检验量突然增大时 也会出现自动转移的情况 这时也将由二次负载均衡策略自动地创建多个 相应的拷贝然后再将这些拷贝重新分配到集群中去。下面以伽呲词频统计应用为例 详细分析整个计算过程。因此 为了降低这些意外因素给操作带来的影响 正在执行的任务将在 操作完成以前被管理机复制到标识为空闲状态的工作机上进行任务执行 理机将把已完成的任务标识为已完成。由用户来指定任务的数量。通过收到心跳包与 否将分别标识为正常工作状态和死机状态 若为死机状态 则这些不 会再接收到任何新的 请求。但是 上述的二次负载均衡策略在现 有的版本中还尚未实现。

  本章小结 分布式文件系统和分布式编程模型的分析及模型实现是本章的重点 对的优缺点进行了分析和比较 得知中的唯一性 因此会出现单 点故障的顾虑并不能自动排除 需要人为进行处理。任务备份 由于某些意外因素的影响 可能导致某些工作站的执行时间猛然增加。在一定百分比这个参数可配置的数据块被检 测确认是安全之后 度过额外的等待时间后将会退出安全模式状态。为了缓解这个问题 可以将数据存储在 集群中工作机的本地磁盘上。例如 读取程序时发现该机架上有副本便使用该副本 若跨越多个数据中心 则读取 程序将优先读取本地数据中心的副本。云计算应用,现有版本的仍不支持快照功 可访问性具有很强的可访问性 提供多种访问方式给应用。快照功能可完成在特定时间存储数据的一份拷贝 用于将已损坏的功能 实例回滚到特定时间点的已知功能的正常实例之中。安全模式 启动后会进入安全模式 此时便不能复制数据块。

  存储设备故障、网络故障以及软件等都有可能造 成一个已获取数据块的内容损坏。系统的简单性 降低因为性能 为了满足武汉科技大学硕士学位论文 在经过分析之后我们将该系统的数据与处理部分拆分为数据格式转换、数据清洗、 数据规则计算及数据结果标准化四个部分。云计算的应用实例,该系统中的亮点有 分收集 收集时直接存入 在系统空闲时才读入备份 有较强的自我恢复能力 当执行失败时可执行分配。存储空间回收 实际上 被用户和应用程序删除的文件将被重命名并转移至 目录。

  有多少个小数据集待处理 就对应启 动多少个任务 同时在台计算机上并行运行。失效 会通过定期各个工作机来检测它们的工作状态。心跳检测 定期收集集群中所有的的心跳包和块报告。在之前的研究中 详细介绍了的 的存储原理、备份机制及各节点间的数据通信方式 分析了其优缺点。这样的存放策略减轻了机架间数据传输的负担。云计算的应用,一般情况下 默认复制因子是 存放方法为相同机架的两个不同节点及不同机架上 的一个节点。远程读取 当工作机接收到中间对的位置时 调用远程过程从工作机的本地 硬盘上读取缓冲的中间数据。写入 依照每一个由唯一的中间关键字对应的中间数据的序列情况 工作机发送该 关键字和对应的中间数据给用户的函数 经函数处理后所得结果输出到一 个最终的输出文件。由此 本文提出了如图 所示新海量数据存 储模型 海量数据存储模型与原有的海量数据存储模型进行比较 新海量数据存储模型的设计和部署中涉及到了 框架技术和别的相关技术 故在此我们仅从设计角度出发而并非从实例操作的角 度出发讨论重点中的技术难点。若该校验 和错误 则客户端会考虑从其他的中获取该文件的拷贝。

  将接收那些在本地磁盘的数据数列的存放位置信息 由工作机负责接收这些信息。例如 一个磁 盘上的错误可能会导致机器反复地修复这个错误 直接降低文件的读取速度。机架对数据的可靠性和可用 性没有影响 又能保证性能。这样 当该文件还没有完全从中删除之前 都可以迅速地恢复该文件。另外 从编程实现的角度出发 分析并研究了的流程原理及实际运行细 并对其中的关键技术进行了详细的分析。任务粒度 通常 把原始大数据集切割成小于或等于中数据块大小的小数据集 从而保 证一个小数据集只位于一台计算机上有利本地计算。本地化 一般情况下 由于海量数据不可能存储在一个网络里 而是分布在各个不同的网络之 所以利用分布式计算处理海量数据时就会存在各个网络间的大量数据交换 这样就 会使网络带宽成为影响整体性能的一个重要因素。如果工作机失效 作机会没有回答这时便结束对该工作机的任务调度 并将正在该工作机上处理的 任务设置重新设置为空闲状态 以便供重新调度。当前 这个副本存云计算的应用领域,这样的存放策略减轻了机架间数据传输的负担。

  的容错机制 由于在成百上千台机器上使用对海量数据进行处理 所以容错机制【】是 必不可少的。第页 武汉科技大学硕士学位论文 输入文件 输出文件位于本地硬盘 操作的执行流程图分割 首先 输入文件被用户程序中的函数库分割成块 每块大概在到 之间 然后进行程序拷贝。数据块副本 文件名 副本名 数据块 复制因子为时数据块分布情况副本选择 会尽量让读取程序读取离它最近的副本 从而降低整体的带宽消耗和读取延 时。一般情况下 默认复制因子是 存放方法为相同机架的两个不同节点及不同机架上 的一个节点。在上一 章已经对 的并行编程模型进行了详细的讨论 它可以非常方便高效地处理海 量文本信息。目前 默认的策 文件在目录中被保存的时间为六小时 在未来新版本里会对其进行改进。云计算应用实例,

  体现了复制因子为时各数据块的分布情况。当前 这个副本存放策略还正在开发中。这样 死机状态的上的任何数据将失效。中国云计算应用联盟,只要启动 命令即 规则计算规则计算是 计算模型的重点 主要实现事务逻辑规则计算功能。读取 给工作机分配任务 被分配了任务的工作机处理输入块的相关工作数据 的输入及处理 而且对被传递给用户指定的函数 而由此函数产生的中 间值对暂时存放到内存中。可配置文件在 武汉科技大学硕士学位论文中的保存时间 若超时 将该文件将被从中删除。这样 当某个任务失效的时候 便可以选择从最近的一个开始恢复数据并重新执行该任务。的实现机制 如图 所示 为操作的执行流程图。