| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 云存储相关技术研究 | 第14-29页 |
| 2.1 云存储 | 第14-15页 |
| 2.1.1 云存储的概念 | 第14页 |
| 2.1.2 云存储发展现状 | 第14-15页 |
| 2.2 分布式文件系统与HDFS | 第15-16页 |
| 2.2.1 分布式文件系统简介 | 第15-16页 |
| 2.2.2 HDFS简介 | 第16页 |
| 2.3 HDFS基本原理与工作流程 | 第16-22页 |
| 2.3.1 HDFS系统架构 | 第16-17页 |
| 2.3.2 HDFS主要数据结构 | 第17-20页 |
| 2.3.3 HDFS读写工作流程 | 第20-22页 |
| 2.4 分布式文件系统的可用性与元数据管理 | 第22-27页 |
| 2.4.1 分布式文件系统可用性 | 第22-23页 |
| 2.4.2 HDFS的单点失效问题 | 第23-24页 |
| 2.4.3 HDFS的单点失效问题解决方案 | 第24-25页 |
| 2.4.4 去中心化元数据服务器架构及元数据管理 | 第25-27页 |
| 2.5 分布式文件系统的可靠性与副本管理 | 第27-29页 |
| 2.5.1 分布式文件系统的可靠性 | 第27-28页 |
| 2.5.2 分布式文件系统的副本管理 | 第28-29页 |
| 第三章 基于高可用的NameNode集群元数据管理方案研究 | 第29-43页 |
| 3.1 相关研究背景 | 第29-31页 |
| 3.1.1 多元数据服务器分布式文件系统 | 第29-30页 |
| 3.1.2 多元数据服务器架构的元数据管理 | 第30-31页 |
| 3.2 基于双机高可用的分布式文件系统架构 | 第31-33页 |
| 3.3 基于目录子树划分和一致性Hash算法的元数据管理方案 | 第33-36页 |
| 3.3.1 一致性Hash算法 | 第33-35页 |
| 3.3.2 目录子树划分算法 | 第35-36页 |
| 3.4 元数据服务器集群的负载均衡 | 第36-41页 |
| 3.4.1 静态负载均衡 | 第37-39页 |
| 3.4.2 动态负载均衡 | 第39-41页 |
| 3.5 实验及结果分析 | 第41-43页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第41页 |
| 3.5.2 实验过程及结果 | 第41-43页 |
| 第四章 云存储系统中动态副本策略研究 | 第43-52页 |
| 4.1 相关研究背景 | 第43-44页 |
| 4.2 动态副本数量调整的依据 | 第44-46页 |
| 4.2.1 文件热度 | 第44-45页 |
| 4.2.2 请求响应时间 | 第45-46页 |
| 4.2.3 副本数量调整的依据 | 第46页 |
| 4.3 动态调整副本数量 | 第46-48页 |
| 4.3.1 确定需要调整的副本 | 第46-47页 |
| 4.3.2 确定需要调整的副本的数量 | 第47-48页 |
| 4.4 基于传输代价的副本放置算法 | 第48-49页 |
| 4.4.1 集群节点负载率 | 第48-49页 |
| 4.4.2 放置节点选择 | 第49页 |
| 4.5 实验及结果分析 | 第49-52页 |
| 4.5.1 实验环境 | 第49-50页 |
| 4.5.2 实验过程及结果 | 第50-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 论文总结 | 第52-53页 |
| 5.2 下一步工作 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第60页 |