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搜索引擎中分布式文件系統(tǒng)的研究與優(yōu)化

發(fā)布時間:2016-06-16 21:09

  本文關鍵詞:搜索引擎中分布式文件系統(tǒng)的研究與優(yōu)化,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《華南理工大學》 2010年

搜索引擎中分布式文件系統(tǒng)的研究與優(yōu)化

黃翀民  

【摘要】: 隨著Internet上信息量的激增,搜索引擎已成為用戶查找網上信息必不可少檢索工具。目前搜索引擎的各種技術在不斷地進步,出現(xiàn)了如Google,Baidu,Yahoo等優(yōu)秀的搜索引擎,由于網絡信息呈爆炸式的增長,用戶對于搜索引擎的依賴程度越來越大,這給搜索引擎技術的發(fā)展帶來了機遇,也使搜索引擎技術遇到了前所未有的挑戰(zhàn)。 搜索引擎本身涉及到多方面的技術,其中底層的分布式文件系統(tǒng)就是至關重要的一環(huán)。因此本課題著力于對搜索引擎的分布式文件系統(tǒng)展開研究,希望通過提升分布式文件系統(tǒng)的性能,最終使上層的搜索引擎應用能夠具有更高的性能。 本文以實驗室目前正在運行的搜索引擎底層的HDFS文件系統(tǒng)為對象,深入研究其架構和數據組織方式,以及讀寫操作的詳細流程,參考其它優(yōu)秀的分布式文件系統(tǒng)的設計,通過引入一些優(yōu)秀的機制,提高HDFS文件系統(tǒng)的性能。 首先對HDFS中數據節(jié)點選擇存儲空間的問題上,分析了它默認算法的弊端。由于沒有對系統(tǒng)環(huán)境的一個認知,簡單的Round-Robin算法比較容易造成數據的不均衡和數據讀寫的阻塞,本文設計了一種兼顧磁盤容量和磁盤負載的算法,通過獲取當前系統(tǒng)的一些狀態(tài)信息,并根據這些信息來做出有利于系統(tǒng)性能的選擇。 針對HDFS中數據寫操作的流程,通過分析HDFS的實現(xiàn),發(fā)現(xiàn)其磁盤操作如把網絡數據流的操作和磁盤的操作在數據包層面進行串行的執(zhí)行,在一定程度上影響了數據節(jié)點處理數據的效率。本文提出了一種并行的數據處理模式。通過一個DiskWriter線程來進行所有的磁盤操作,并用一個隊列來緩存網絡的數據包,能夠很好的提高數據節(jié)點處理數據的效率,從而提升系統(tǒng)的性能。 本文設計了幾個實驗來對比改進前后HDFS的性能對比。通過實驗得出的數據,可以看出改進后的HDFS在這三個測試中都表現(xiàn)出了更好的性能,從而證明了本文的改進方法是有效的。

【關鍵詞】:
【學位授予單位】:華南理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2010
【分類號】:TP391.3
【目錄】:

  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第一章 引言10-16
  • 1.1 研究的背景和意義10-11
  • 1.2 分布式文件系統(tǒng)11-14
  • 1.2.1 分布式文件系統(tǒng)類型11
  • 1.2.2 分布式文件系統(tǒng)的發(fā)展11-13
  • 1.2.3 主流分布式文件系統(tǒng)13-14
  • 1.3 木棉搜索引擎現(xiàn)狀14
  • 1.4 本文的工作內容14-15
  • 1.5 本文的結構15-16
  • 第二章 分布式文件系統(tǒng)相關技術研究16-34
  • 2.1 分布式文件系統(tǒng)基本結構16-17
  • 2.1.1 元數據管理16-17
  • 2.1.2 分布式文件系統(tǒng)緩存17
  • 2.1.3 分布式文件系統(tǒng)數據冗余17
  • 2.2 Google文件系統(tǒng)17-22
  • 2.2.1 GFS的體系結構18-20
  • 2.2.2 GFS元數據管理20
  • 2.2.3 GFS的系統(tǒng)交互20-22
  • 2.2.4 GFS的容錯設計和診斷工具22
  • 2.3 Lustre文件系統(tǒng)22-27
  • 2.3.1 Lustre介紹22
  • 2.3.2 Lustre的體系結構22-25
  • 2.3.3 Lustre的文件存儲方式25-27
  • 2.4 Hadoop27-32
  • 2.4.1 Hadoop分布式計算框架27-28
  • 2.4.2 Hadoop分布式文件系統(tǒng)28-32
  • 2.5 本章小結32-34
  • 第三章 HDFS的核心實現(xiàn)和性能分析34-46
  • 3.1 系統(tǒng)的實現(xiàn)目標34
  • 3.2 HDFS的數據組織方式34-38
  • 3.2.1 本地數據塊組織34-35
  • 3.2.2 HDFS中數據組織層次35-38
  • 3.3 HDFS的讀寫過程分析38-43
  • 3.3.1 HDFS讀數據塊39-41
  • 3.3.2 HDFS寫數據塊41-43
  • 3.4 HDFS性能分析43-45
  • 3.4.1 本地寫數據的磁盤選擇43-44
  • 3.4.2 對寫數據塊的一些分析44-45
  • 3.5 本章小結45-46
  • 第四章 對HDFS的改進與實現(xiàn)46-59
  • 4.1 搜索引擎中的分布式文件系統(tǒng)46
  • 4.2 HDFS中寫數據策略46-50
  • 4.2.1 Radom算法的優(yōu)略47-48
  • 4.2.2 基于磁盤負載和磁盤空間的綜合算法48-49
  • 4.2.3 算法的實現(xiàn)方式49-50
  • 4.3 HDFS寫數據塊流程優(yōu)化50-57
  • 4.3.1 數據節(jié)點處理數據塊的方式50-55
  • 4.3.2 并行數據處理方式55
  • 4.3.3 并行算法的實現(xiàn)55-57
  • 4.4 本章小結57-59
  • 第五章 系統(tǒng)測試及分析59-66
  • 5.1 測試環(huán)境59-60
  • 5.1.1 硬件環(huán)境59
  • 5.1.2 軟件環(huán)境59-60
  • 5.2 測試方法及參數配置60-63
  • 5.2.1 測試內容60-62
  • 5.2.2 測試配置62-63
  • 5.3 測試結果及分析63-65
  • 5.4 本章小結65-66
  • 結論66-68
  • 參考文獻68-72
  • 致謝72
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      本文關鍵詞:搜索引擎中分布式文件系統(tǒng)的研究與優(yōu)化,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



    本文編號:58110

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