大数据环境下数据容错技术研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1. 存储面临新挑战 | 第9页 |
| 1.1.2. 数据生命周期延长 | 第9-10页 |
| 1.1.3. 高效可靠的容错机制需求 | 第10页 |
| 1.2 本课题的研究进展 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 大数据应用的基本特点 | 第12-13页 |
| 1.4.1. 海量数据存储 | 第12页 |
| 1.4.2. 数据资源具有异构性 | 第12页 |
| 1.4.3. 数据访问对存储并发要求高 | 第12-13页 |
| 1.5 大数据应用的突出特点 | 第13-14页 |
| 1.5.1. 数据具有不确定性 | 第13页 |
| 1.5.2. 数据具有时效性和空间性 | 第13-14页 |
| 1.5.3. 数据具有高频度访问特点 | 第14页 |
| 1.6 本章小结 | 第14-17页 |
| 第二章 大数据背景下容错体系结构 | 第17-25页 |
| 2.1 存储体系结构演进 | 第17-20页 |
| 2.2 大数据环境下数据容错体系结构 | 第20-21页 |
| 2.3 存储容错机制在存储系统中的位置 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 存储系统缓存容错机制 | 第25-39页 |
| 3.1 概述 | 第25-27页 |
| 3.2 缓存数据组织 | 第27-28页 |
| 3.3 缓存镜像 | 第28-31页 |
| 3.4 脏页落盘处理 | 第31-35页 |
| 3.5 缓存掉电保护设计 | 第35-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 磁盘数据容错 | 第39-65页 |
| 4.1 概述 | 第39-42页 |
| 4.2 RAID位图备份 | 第42-46页 |
| 4.3 磁盘巡检 | 第46-53页 |
| 4.3.1. 磁盘扫描 | 第48-51页 |
| 4.3.2. 磁盘扫描SCSI指令 | 第51-52页 |
| 4.3.3. 实现效果分析 | 第52-53页 |
| 4.4 磁盘自修复 | 第53-64页 |
| 4.4.1. 预留区域 | 第55-56页 |
| 4.4.2. 磁盘错误分析 | 第56-57页 |
| 4.4.3. 数据修复分析 | 第57-64页 |
| 4.5 本章小节 | 第64-65页 |
| 第五章 系统间数据容错 | 第65-77页 |
| 5.1 数据复制体系结构 | 第66-67页 |
| 5.2 远程复制模式 | 第67-68页 |
| 5.3 元数据管理 | 第68-74页 |
| 5.3.1. 元数据空间管理 | 第69-70页 |
| 5.3.2. 数据组织 | 第70-71页 |
| 5.3.3. 元数据预留分析 | 第71-73页 |
| 5.3.4. 元数据一致性保证机制 | 第73-74页 |
| 5.4 IO冲突处理 | 第74页 |
| 5.5 本章小节 | 第74-77页 |
| 第六章 系统测试与分析 | 第77-81页 |
| 6.1 系统测试环境 | 第77-78页 |
| 6.2 系统可用性测试 | 第78页 |
| 6.3 系统性能测试 | 第78-79页 |
| 6.4 数据一致性测试 | 第79页 |
| 6.5 小结 | 第79-81页 |
| 第七章 结论与展望 | 第81-83页 |
| 7.1 结论 | 第81页 |
| 7.2 展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 个人简历、在学期间发表的论文与研究成果 | 第89页 |
