大数据存储架构和算法研究综述

杨俊杰; 廖卓凡; 冯超超

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随着大数据计算需求的增长,集群的处理速度需要得到快速的提升,然而目前大数据处理框架的处理性能已逐渐满足不了这种快速增长的需求.由于集群的存储架构是分布式存储,因此数据的存放在大数据处理过程中成为影响集群的处理性能的因素之一.首先,对当今的分布式文件存储系统的结构进行了介绍;接着,根据不同的优化目标,例如减少网络负载、负载均衡、降低能耗和高容错性等,对近年国内外大数据存储算法的研究进行了总结,分析和对比了已有算法的优点以及存在的问题;最后,对大数据存储架构和优化算法设计的挑战和未来研究方向作了展望.

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来源
《计算机应用》 |2016年第9期|2465-2471|共7页
作者
杨俊杰; 廖卓凡; 冯超超;
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作者单位

长沙理工大学计算机与通信工程学院;

长沙410114;

综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室(长沙理工大学);

长沙410114;

长沙理工大学计算机与通信工程学院;

长沙410114;

综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室(长沙理工大学);

长沙410114;

国防科技大学计算机学院;

长沙410073;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
大数据; 数据部署; 分布式文件系统; MapReduce; Hadoop;

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