择要
本文设计并实现了一个基于Hadoop的网盘系统，旨在利用Hadoop分布式盘算框架的强大数据处置惩罚本领和高可扩展性，办理传统网盘系统在面临海量数据存储与访问时面临的性能瓶颈题目。该系统通过构建分布式文件系统HDFS作为存储后端，团结MapReduce模子优化数据读写效率，同时采取YARN举行资源管理和使命调度，以实现高效、可靠的海量数据管理与共享服务。本文详细论述了系统的架构设计、关键技术选型、功能模块实现以及性能测试与分析，验证了基于Hadoop的网盘系统在处置惩罚大规模数据集时的上风。
关键字： Hadoop, 分布式存储, HDFS, MapReduce, YARN, 网盘系统, 数据挖掘, 高性能盘算, 可扩展性, 云盘算
Abstract
This paper presents the design and implementation of a cloud disk system based on Hadoop, which aims to leverage the powerful data processing capabilities and high scalability of Hadoop's distributed computing framework to address the performance bottlenecks faced by traditional cloud disk systems when dealing with massive data storage and access. The system utilizes Hadoop Distributed File System (HDFS) as the storage backend, combines the MapReduce model to optimize data read-write efficiency, and employs YARN for resource management and task scheduling, thereby achieving efficient and reliable management and sharing of massive data sets. This paper elaborates on the system's architecture design, key technology selection, functional module implementation, as well as performance testing and analysis, validating the advantages of the Hadoop-based cloud disk system in processing large-scale data sets.
Keywords: Hadoop, Distributed Storage, HDFS, MapReduce, YARN, Cloud Disk System, Data Mining, High-Performance Computing, Scalability, Cloud Computing
目次
第一章 引言
- 1.1 研究背景与意义
- 1.2 国内外研究现状
- 1.3 研究内容与目的
- 1.4 论文结构安排
第二章 相干技术基础
- 2.1 Hadoop分布式盘算框架概述
- 2.2 HDFS分布式文件系统
- 2.3 MapReduce编程模子
- 2.4 YARN资源管理系统
- 2.5 其他关键技术简介
第三章 系统需求分析
- 3.1 功能需求分析
- 3.2 性能需求分析
- 3.3 安全性与可靠性需求分析
第四章 系统设计
- 4.1 系统架构设计
- 4.2 数据存储设计
- 4.3 数据处置惩罚流程设计
- 4.4 系统安全设计
第五章 系统实现
- 5.1 开发环境与工具
- 5.2 关键模块实现
- 5.2.1 用户管理模块
- 5.2.2 文件上传下载模块
- 5.2.3 数据存储与检索模块
- 5.2.4 安全性与权限控制模块
- 5.3 系统界面展示
第六章 系统测试与性能分析
- 6.1 测试环境搭建
- 6.2 功能测试
- 6.3 性能测试
- 6.4 性能优化计谋
第七章 总结与预测
- 7.1 研究总结
- 7.2 存在题目与不足
- 7.3 未来工作预测
参考文献
4. 参考文献（示例，10篇中文论文）
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- 王珊, 覃雄派, 周烜. 架构大数据: 挑战、现状与预测[J]. 盘算机学报, 2011, 34(10): 1741-1752.
- 陈康, 郑纬民. 云盘算: 系统实例与研究现状[J]. 软件学报, 2009, 20(5): 1337-1348.
- 张杰, 王艳, 郝克刚. 基于Hadoop的大数据处置惩罚平台研究[J]. 盘算机技术与发展, 2013, 23(6): 240-243.
- 蒋溢, 李建中. 基于MapReduce的并行数据挖掘算法研究综述[J]. 软件学报, 2014, 25(11): 2635-2654.
- 刘鹏. 实战Hadoop: 开启通向云盘算的捷径[M]. 北京: 电子工业出版社, 2011.
- 邹德清, 王健, 李晓东. Hadoop大数据技术架构与应用[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2015.
- 高性能盘算中的Hadoop分布式文件系统优化研究[D]. 南京大学, 2016.
- 张银奎, 廖丽, 宋俊. Hadoop权势巨子指南: 大数据的存储与分析[M]. 北京: 清华大学出版社, 2013.
- 陈吉荣, 乐嘉锦. 基于Hadoop生态系统的大数据办理方案综述[J]. 盘算机工程与科学, 2013, 35(10): 25-35.
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