基于hadoop云计算开源系统的分布式存储算法研究及实现的开题报告.docx

基于hadoop云计算开源系统的分布式存储算法研究及实现的开题报告
开题报告
一、研究背景及意义
随着云计算技术的发展和普及，大规模数据处理和存储需求变得越来越迫切。传统的关系型数据库已经无法满足新型业务的需求，因为它们的存储能力和性能在处理海量数据时非常有限。与此同时，Hadoop成为了大数据处理中最流行的开源工具，它采用了MapReduce算法来解决大规模数据分析问题，并且提供了HadoopDistributedFileSystem(HDFS)来进行大数据的存储。对于企业来说，采用Hadoop可以减少运维成本，提高数据处理效率，并获得更高的准确性。
然而，随着数据存储量的不断增加，HDFS面临的存储压力会急剧增加，同时存储和恢复海量数据需要大量的时间和物理资源。因此，如何优化Hadoop分布式存储系统，提高其存储性能和可靠性，是一个非常紧迫的问题。
二、研究内容和目的
本研究的目的是基于Hadoop云计算开源系统，研究分布式存储算法，并实现一个高效的分布式存储系统。本研究的主要内容包括：
1.已有的分布式存储算法研究及比较。
2.分析HDFS存储机制，并提出优化方案。
3.实现一个高性能的分布式存储系统，并进行测试和评估。
三、主要研究内容和方法
1.已有的分布式存储算法研究及比较
本研究将综合国外已有的分布式存储算法，包括SHA-256算法，MD5算法以及CRC算法等，比较它们的优缺点，选取最合适的算法用于实现HDFS的文件存储。
2.分析HDFS存储机制，并提出优化方案
HDFS是Hadoop的核心组成部分之一，是一个分布式文件系统。本研究将对HDFS的存储机制进行分析，并提出相应的优化方案。主要优化方向包括数据分布、数据备份、克隆数据管理、数据压缩和空间回收等。
3.实现一个高性能的分布式存储系统，并进行测试和评估
本研究将实现一个高效的HDFS分布式存储系统，并在不同的数据规模下进行性能测试和评估。测试结果将会用于验证本研究的算法方案和优化方案的效果。
四、预期成果
预计本研究的主要成果包括：
1.综合评估目前已有的分布式存储算法，选择最合适的算法用于实现HDFS系统的分布式文件存储。
2.分析HDFS的存储机制，提出有效的优化方案，以提高其存储性能和可靠性。
3.实现一个高效的分布式存储系统，并评估其性能。
5、研究计划和进度安排
五、参考文献
1.汪兰，王力.大数据云计算理论与应用.北京：机械工业出版社，2014.
2.樊晓菲，郑虹.大数据存储技术研究.计算机技术与发展，2015，25(5):5-8.
3.徐岳川，李苏琳，谢旻.基于Hadoop的大数据存储与分析技术.数据采集与处理，2017，32(4):15-18.
4.Bailis,P.,David,A.,Ghodsi,A.,Hellerstein,J.M.,Kraska,T.,&Zdonik,S.(2017).MacroBase:Prioritizingattentioninfastdata.CIDR,1,1-15.
5.Dean,J.,&Ghemawat,S.(2004).MapReduce:simplifieddataprocessingonlargeclusters.CommunicationsoftheACM,51(1),107-113.