一种分布式文件系统中位置独立性的解决策略

分布式系统中位置独立性是不容易实现的 ,但它却是系统所期望拥有的一个特性。讨论了分布式文件系统中目录服务的实现 ,给出了一种位置独立性的解决策略     

基于Hadoop的海运业分布式搜索引擎的应用研究

针对海运业务系统越来越复杂,区域间数据交换日益频繁,致使海运企业无法高效、稳定地使用传统体系处理业务信息的问题,采用Map/Reduce分布式计算模型以及分布式文件系统,设计了一个基于Hadoop的分布式搜索引擎.该搜索引擎能够使海运企业在合理时间内获取、管理、处理业务信息.通过该分布式搜索引擎,可以高效、稳定地满足海运企业日益繁重的庞大的业务需求.     

分布式文件系统性能研究

随着海量数据存储和I/O密集型应用的发展,I/O越发成为了分布式存储系统的性能瓶颈,分布式文件系统是解决I/O瓶颈问题的重要途径。如何系统地研究分布式文件系统的性能因子和优化方案,是一个重要研究课题。本文系统地阐述了分布式文件系统的性能研究现状,挖掘并分析了分布式文件系统的关键性能影响因子,为分布式文件系统的设计和性能优化研究提供支持。     

航空电子系统的云计算模型研究

云技术是提高分布式系统灵活性和扩展性的关键技术,在航空电子系统中引入云技术可以降低产品研发周期和成本,但首先需要设计符合机载环境需求的云模型。在分析商用云的服务模型结构基础上,结合行业内的相关标准,给出了一种新型航空电子云模型。建立了层次化的云模型架构,包括物理资源层、本地资源管理层、资源虚拟层、平台管理层和应用功能层;采用虚拟化技术建立资源虚拟模型,隔离软件APP与硬件资源和软件环境;分布式的数据动态发布与订阅,提高应用部署的灵活性;分布式资源管理,实现资源池管理、健康监控和故障管理;分布式存储模型,提供分布式数据和文件共享能力。遵循行业标准,为应用软件提供面向服务的航空电子云计算模型,对工程实践具有一定的指导意义。     

浅析分布式文件系统DFS

分布式文件系统DFS是Windows 2000 Server上的一种客户机／月民务器模式的服务系统．通过实例对建立分布式文件系统DFS的方法和优势进行详细阐述．     

基于Hadoop云平台的空间属性数据挖掘技术研究

为了提升数据挖掘效率,为众多空间数据应用领域提供数据支撑,提出基于Hadoop云平台的空间属性数据挖掘技术：利用分布式编程模型MapReduce和Hadoop分布式文件系统构建Hadoop云平台,在云平台中实现分布式计算、数据挖掘、业务响应以及用户交互;其中数据挖掘层利用归一化变换将空间数据与属性数据调整为正态分布并统一量纲后,采用快速独立成分分析算法去噪处理变换后数据;依据贝叶斯分类理论以及极大后验和似然假设构建朴素贝叶斯分类器,将去噪处理后的数据作为分类器输入,完成空间属性数据挖掘。试验结果表明该技术应用在农业生产中,可以增加经济效益,数据经去噪后峰值信噪比与结构相似性较高,可有效挖掘城市空间属性数据,且具有较高数据挖掘速度。     

基于java平台的分布式文件系统设计

随着计算机网络技术的发展以及Internet技术的广泛应用,分布式技术以及分布式系统应运而生.分布式技术旨在解决含量并发处理,高容错性,以及海量存贮等技术难题.本文目的就是考虑分布式环境、多种平台下的文件存储系统,分析当前文件服务领域的现状和不足,设计一个高适应性的分布式文件系统.该系统有部署方便,扩展性强,适应能力强等优点.     

生物信息学社区数据空间的设计与实现

针对现有网格系统缺乏专有文件系统,导致数据在终端与网格间的传递以及数据在网格环境中的迁移、共享与管理比较困难的问题,利用清华云计算平台,以其中的分布式文件系统Carrier为底层、Corsair为存储管理软件,为用户设计了数据空间.系统的共享机制分为3个层次:为每个用户分配一定数目的个人私有空间;为每个组分配相应的存储空间;为生物信息学领域的热点资源建立全局共享的存储空间.设计的数据空间实现了层次化的数据共享与管理,为类似问题的解决提供了一种思路.     

基于分级安全局域网的分布式文件系统模型

分布式文件系统是云计算研究领域内一个重要的分支,尽管分布式系统的分级安全功能的重要性很早就被意识到,但是在安全网络下进行分布式文件系统工作却极少。该文提出并设计基于分级安全局域网的分布式文件系统。采用主从式的结构,通过在客户端采取驱动式编程,用Reed-Solomen算法进行数据拆分存储,实现安全分布式文件系统的基本功能,包括数据传输、存储、数据加密、数据拆分、访问控制等。该系统性能测试实验结果满足多级安全局域网的性能要求。     

基于区块链的非结构化大数据动态安全存储

当前大数据交互的不透明性以及数据文件访问形式的不合理性, 导致大数据存储存在存储延时长、 安全性较差的问题, 为此提出基于区块链的非结构化大数据动态安全存储技术。 构建多用户规则调度模型, 利用存储数据包生成独立的行向量与 n 阶矩阵, 基于列不满秩概率完成存储算法设计; 采用区块链非对称加密技术的公私钥, 实现透明与完整的数据交互, 对次要信息与数据访问形式实施记录。 引入分布式文件系统, 将其与Mongo DB 非关系型数据库有效结合, 从而使非结构化大数据得到安全存储。 仿真实验结果表明, 该方法不仅具有理想的存储速率, 而且使大数据的完整性得到了保证, 具有理想的有效性与实践性。