摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第1章 绪论 | 第10-14页 |
1.1 选题背景与意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
1.3 研究内容 | 第12-13页 |
1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
第2章 相关技术 | 第14-28页 |
2.1 Hadoop框架结构 | 第14-16页 |
2.1.1 Hadoop原理和特点 | 第14-16页 |
2.2 HDFS结构 | 第16-20页 |
2.2.1 HDFS体系结构 | 第16-17页 |
2.2.2 HDFS系统架构流程 | 第17-20页 |
2.3 Hadoop集群下HDFS小文件处理技术 | 第20-22页 |
2.3.1 小文件定义及其来源 | 第20-21页 |
2.3.2 Hadoop集群下海量小文件处理问题分析 | 第21页 |
2.3.3 Hadoop集群下海量小文件解决方案分析 | 第21-22页 |
2.4 Hadoop集群下海量小文件现有解决方案分析 | 第22-23页 |
2.5 Hive数据仓库 | 第23-26页 |
2.5.1 Hive表的类型 | 第24页 |
2.5.2 Hive与传统数据库对比 | 第24-25页 |
2.5.3 Hive与HBase对比 | 第25-26页 |
2.5.4 Hive中数据的导入方式 | 第26页 |
2.6 本章小结 | 第26-28页 |
第3章 基于HDFS的海量小文件优化存储方案 | 第28-46页 |
3.1 存储方案设计思路 | 第28-31页 |
3.1.1 架构设计 | 第28-29页 |
3.1.2 存储方案设计 | 第29-30页 |
3.1.3 方案的可行性分析 | 第30页 |
3.1.4 实现方案需要解决的关键问题 | 第30-31页 |
3.2 海量小文件关联性分析 | 第31-35页 |
3.2.1 小文件关联性设计 | 第31-32页 |
3.2.2 建立数据库信息特征集合 | 第32-33页 |
3.2.3 小文件与特征库关联提取 | 第33-34页 |
3.2.4 小文件与特征库相似度计算 | 第34-35页 |
3.3 海量小文件合并 | 第35-36页 |
3.3.1 小文件合并方法 | 第35页 |
3.3.2 小文件合并算法 | 第35-36页 |
3.4 小文件索引设计 | 第36-44页 |
3.4.1 线性哈希索引步骤 | 第37-38页 |
3.4.2 线性哈希索引的主要过程 | 第38页 |
3.4.3 索引的设计 | 第38-41页 |
3.4.4 小文件映射结构 | 第41-42页 |
3.4.5 小文件映射表 | 第42-43页 |
3.4.6 文件上传功能 | 第43-44页 |
3.5 本章小结 | 第44-46页 |
第4章 Hadoop环境下海量动漫小文件存储系统的设计与实现 | 第46-60页 |
4.1 需求分析与整体设计 | 第46-48页 |
4.2 详细设计 | 第48-53页 |
4.2.1 动漫素材库前台及后台设计 | 第48-49页 |
4.2.2 优化的海量素材存储模块 | 第49-50页 |
4.2.3 动漫素材库文件合并模块 | 第50-52页 |
4.2.4 系统UML类图 | 第52-53页 |
4.3 系统实现 | 第53-59页 |
4.3.1 海量文件索引模块实现 | 第53-57页 |
4.3.2 海量文件查询的web实现 | 第57-58页 |
4.3.3 海量文件素材上传功能实现 | 第58-59页 |
4.3.4 海量文件素材文件下载功能实现 | 第59页 |
4.4 本章小结 | 第59-60页 |
第5章 性能分析与评价 | 第60-66页 |
5.1 实验数据来源 | 第60-61页 |
5.2 实验平台的搭建 | 第61-62页 |
5.2.1 硬件环境 | 第62页 |
5.2.2 软件环境 | 第62页 |
5.3 实验结果综合性能分析对比 | 第62-65页 |
5.3.1 写入小文件的平均时间 | 第63-64页 |
5.3.2 改进前后NameNode节点内存消耗比 | 第64页 |
5.3.3 读取动漫素材小文件的平均时间 | 第64-65页 |
5.4 本章小结 | 第65-66页 |
第6章 总结和展望 | 第66-68页 |
6.1 总结 | 第66页 |
6.2 展望 | 第66-68页 |
参考文献 | 第68-72页 |
致谢 | 第72-74页 |
攻读硕士学位期间的论文项目情况 | 第74页 |