车载环境下基于异构Hadoop的云端存储技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要工作及章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 车联网与分布式存储概况 | 第13-26页 |
| ·车联网与大数据 | 第13-14页 |
| ·分布式存储的典型应用 | 第14-19页 |
| ·Lustre文件系统 | 第14-16页 |
| ·谷歌文件系统 | 第16-17页 |
| ·淘宝文件系统 | 第17-18页 |
| ·HDFS文件系统 | 第18-19页 |
| ·HDFS核心策略研究 | 第19-24页 |
| ·NameNode和DataNode | 第19-20页 |
| ·HDFS文件读写机制 | 第20-22页 |
| ·HDFS块放置策略 | 第22-23页 |
| ·HDFS负载均衡机制 | 第23-24页 |
| ·计算机基准测量工具简介 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于数据温度和节点性能的存储方案 | 第26-36页 |
| ·HDFS的异构存储方案 | 第26-27页 |
| ·节点的性能计算 | 第27-31页 |
| ·节点性能计算技术现状 | 第27-28页 |
| ·基于线性回归模型的节点性能计算 | 第28-31页 |
| ·基于数据温度和节点性能的存储方案 | 第31-35页 |
| ·数据温度的等级设定 | 第31-32页 |
| ·存储策略的制定 | 第32-34页 |
| ·数据迁移的执行 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 实验及分析 | 第36-46页 |
| ·实验环境 | 第36-38页 |
| ·数据节点性能测量 | 第38-41页 |
| ·建立线性回归模型 | 第38-40页 |
| ·节点性能测量结果校验 | 第40-41页 |
| ·基于数据温度和节点性能存储方案的实验 | 第41-45页 |
| ·制定存储策略 | 第41-43页 |
| ·实验结果 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·研究工作总结 | 第46页 |
| ·研究工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录1 程序清单 | 第52-54页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
