DOA下分布式DRC的元数据分级存储模型研究
摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 引言 | 第11-12页 |
1.2 研究背景与意义 | 第12-13页 |
1.3 国内外研究现状分析 | 第13-15页 |
1.3.1 DOA架构 | 第13-14页 |
1.3.2 Hbase分布式数据库 | 第14页 |
1.3.3 Memcached分布式缓存 | 第14-15页 |
1.4 课题来源 | 第15页 |
1.5 研究思路和内容 | 第15-16页 |
1.5.1 研究思路 | 第15-16页 |
1.5.2 研究内容 | 第16页 |
1.6 研究成果与创新点 | 第16-17页 |
1.7 论文的组织结构 | 第17-19页 |
第2章 相关背景技术研究 | 第19-30页 |
2.1 面向数据的体系架构 | 第19-21页 |
2.1.1 DOA软件体系结构 | 第19-20页 |
2.1.2 数据注册中心 | 第20-21页 |
2.2 DOA“一切皆数据”的观点 | 第21-22页 |
2.2.1 “广义数据”的概念 | 第21页 |
2.2.2 “一切皆数据”大数据观点的意义 | 第21-22页 |
2.3 非关系型数据库 | 第22-27页 |
2.3.1 传统关系型数据库的局限 | 第22-23页 |
2.3.2 分析型数据仓库的特点和局限 | 第23-25页 |
2.3.3 新型非关系型数据库的特点 | 第25-27页 |
2.4 负载均衡技术 | 第27页 |
2.5 分布式缓存 | 第27-29页 |
2.5.1 分布式缓存的特点 | 第27-28页 |
2.5.2 应用场景 | 第28页 |
2.5.3 分布式缓存的发展 | 第28-29页 |
2.6 本章总结 | 第29-30页 |
第3章 分布式数据注册中心架构模型 | 第30-39页 |
3.1 传统DRC面临的瓶颈和解决思路 | 第30-31页 |
3.2 分布式DRC的架构模型 | 第31-33页 |
3.2.1 分布式DRC架构概述 | 第31-32页 |
3.2.2 分布式DRC架构分析 | 第32-33页 |
3.3 Hbase实现功能可扩展的DRC | 第33-38页 |
3.3.1 Hbase分布式数据库 | 第33-35页 |
3.3.1.1 Hbase基本概念 | 第33-34页 |
3.3.1.2 Hbase表结构 | 第34-35页 |
3.3.1.3 Hbase数据操作 | 第35页 |
3.3.2 分布式DRC中的元数据规范 | 第35-38页 |
3.3.2.1 元数据各列族定义 | 第35-36页 |
3.3.2.2 元数据各列族结构 | 第36-38页 |
3.4 本章总结 | 第38-39页 |
第4章 分布式DRC的元数据分级存储策略 | 第39-55页 |
4.1 优先级元数据的分布式缓存 | 第39-41页 |
4.1.1 采用Memcached的原因和意义 | 第39-40页 |
4.1.2 Memcached缓存热点元数据 | 第40-41页 |
4.2 基于热点和价值的元数据分级策略 | 第41-46页 |
4.2.1 分级策略思想 | 第41-42页 |
4.2.2 分级存储模型 | 第42-44页 |
4.2.3 分级策略规则 | 第44-46页 |
4.3 分布式DRC的负载均衡 | 第46-54页 |
4.3.1 一致性hash环算法 | 第47-50页 |
4.3.1.1 一致性hash环算法原则 | 第47页 |
4.3.1.2 一致性hash环原理 | 第47-50页 |
4.3.2 虚拟节点一致性hash环算法 | 第50-52页 |
4.3.3 加权虚拟节点一致性hash环算法 | 第52-54页 |
4.4 本章总结 | 第54-55页 |
第5章 实验与测试 | 第55-60页 |
5.1 环境配置 | 第55-56页 |
5.2 实验一分级策略实验 | 第56-57页 |
5.2.1 实验结果 | 第56-57页 |
5.2.2 分析结论 | 第57页 |
5.3 实验二负载均衡实验 | 第57-59页 |
5.3.1 实验结果 | 第57-58页 |
5.3.2 分析结论 | 第58-59页 |
5.4 本章总结 | 第59-60页 |
结论与展望 | 第60-63页 |
致谢 | 第63-64页 |
参考文献 | 第64-66页 |
攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第66页 |