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基于Hopfield神經網(wǎng)絡的云存儲負載均衡策略

發(fā)布時間:2018-01-02 13:35

  本文關鍵詞:基于Hopfield神經網(wǎng)絡的云存儲負載均衡策略 出處:《計算機應用》2017年08期  論文類型:期刊論文


  更多相關文章: 云存儲 Hadoop Hadoop分布式文件系統(tǒng) 副本策略 負載均衡


【摘要】:針對當前Hadoop存儲效率不高,且副本故障后恢復成本較高的問題,提出一種基于Hopfield神經網(wǎng)絡(HNN)的存儲策略。為了實現(xiàn)系統(tǒng)整體性能的提升,首先分析影響存儲效率的資源特征;然后建立資源約束模型,設計Hopfield能量函數(shù),并化簡該能量函數(shù);最后,通過標準用例Wordcount測試,分析8個節(jié)點的平均利用率,并與三個常用算法包括基于資源的動態(tài)調用算法、基于能耗的算法和Hadoop默認存儲策略進行性能和資源利用方面的比較。實驗表明,與對比算法相比,基于HNN的存儲策略在效率上分別平均提升15.63%、32.92%和55.92%。因此,該方法在應用中可以更好地實現(xiàn)資源負載平衡,將有助于改善Hadoop的存儲能力,并可以加快檢索。
[Abstract]:In order to improve the overall performance of the system , the resource characteristics affecting the storage efficiency are analyzed firstly . In order to improve the overall performance of the system , the resource characteristics affecting the storage efficiency are analyzed first . Finally , compared with the comparison algorithm , the average utilization rate of 8 nodes is analyzed and compared with that of the Hadoop default storage strategy . Therefore , the method can better realize resource load balancing in the application , which will help improve the storage capacity of Hadoop and accelerate the retrieval .

【作者單位】: 太原理工大學財經學院;山西省財政稅務?茖W校信息學院;太原理工大學大數(shù)據(jù)學院;
【基金】:國家自然科學基金資助項目(61502330) 山西省高等學?萍紕(chuàng)新項目(20161131) 山西省軟科學計劃研究項目(2016041008-5)~~
【分類號】:TP183;TP333
【正文快照】: 0引言云存儲作為云計算的一種重要應用,通過對數(shù)據(jù)資源的統(tǒng)一化管理,能為用戶提供高可靠性和可用性的大數(shù)據(jù)存儲方式,受到到商界和學術界的特別重視[1-2];贕oogle云的云存儲服務案例告訴我們,云并不一定建立在大規(guī)模和高可靠性的專用機器上,如果通過采用策略算法實施于一

【參考文獻】

相關期刊論文 前6條

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相關碩士學位論文 前1條

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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4 欒亞建;黃爛,

本文編號:1369454


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