| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 研究意义 | 第15-17页 |
| 1.3 国内外现状 | 第17-18页 |
| 1.4 主要工作和创新点 | 第18-19页 |
| 1.5 论文结构 | 第19-20页 |
| 第二章 HDFS关键技术研究 | 第20-31页 |
| 2.1 HDFS系统架构 | 第20-23页 |
| 2.1.1 NameNode | 第21-22页 |
| 2.1.2 DataNode | 第22-23页 |
| 2.2 HDFS的数据读写操作 | 第23-26页 |
| 2.2.1 数据写入 | 第23-25页 |
| 2.2.2 数据读取 | 第25-26页 |
| 2.3 HDFS的存储策略 | 第26-29页 |
| 2.3.1 HDFS元数据存储策略 | 第26-27页 |
| 2.3.2 HDFS副本存放策略 | 第27-29页 |
| 2.4 通信协议 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于特征值分类算法的小文件合并策略 | 第31-43页 |
| 3.1 现有解决方案 | 第31-33页 |
| 3.1.1 HAR方案 | 第31-32页 |
| 3.1.2 Sequence File方案 | 第32页 |
| 3.1.3 WebGIS系统及BlueSky系统 | 第32-33页 |
| 3.2 基于特征值分类算法的小文件合并策略 | 第33-40页 |
| 3.2.1 系统总体设计 | 第34-36页 |
| 3.2.2 分类合并算法介绍 | 第36-38页 |
| 3.2.3 小文件的预处理 | 第38-39页 |
| 3.2.4 小文件的检索设计 | 第39-40页 |
| 3.2.5 小文件预取和缓存设计 | 第40页 |
| 3.3 小文件的合并实现 | 第40-42页 |
| 3.3.1 小文件的分类关联 | 第40-41页 |
| 3.3.2 小文件合并算法的伪代码 | 第41-42页 |
| 3.4 本章总结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于DataNode节点评价值的副本存储策略 | 第43-51页 |
| 4.1 HDFS的副本放置策略 | 第43-45页 |
| 4.1.1 心跳机制 | 第43-44页 |
| 4.1.2 HDFS集群网络拓扑 | 第44页 |
| 4.1.3 机架感知 | 第44-45页 |
| 4.2 副本放置改进策略描述 | 第45-50页 |
| 4.2.1 整体设计思想 | 第45-46页 |
| 4.2.2 更改心跳协议 | 第46页 |
| 4.2.3 节点评价算法 | 第46-49页 |
| 4.2.4 副本放置选择 | 第49-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 实验与数据分析 | 第51-62页 |
| 5.1 实验环境的搭建 | 第51-53页 |
| 5.1.1 Hadoop集群配置 | 第51-52页 |
| 5.1.2 实验环境的搭建 | 第52-53页 |
| 5.2 HDFS集群测试分析 | 第53-61页 |
| 5.2.1 小文件处理实验结果与分析 | 第53-57页 |
| 5.2.2 副本放置策略实验结果与分析 | 第57-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-63页 |
| 6.1 论文总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第68-69页 |