基于HDFS的高可靠性存储系统的研究
基于Hadoop的大数据分析和处理技术研究
基于Hadoop的大数据分析和处理技术研究一、引言随着互联网的快速发展和智能化技术的不断进步，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。
大数据的分析和处理对于企业决策、市场营销、科学研究等领域都具有重要意义。
而Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，为大数据的存储和处理提供了有效的解决方案。
本文将围绕基于Hadoop的大数据分析和处理技术展开深入研究。
二、Hadoop技术概述Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，主要用于存储和处理大规模数据集。
其核心包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS用于存储大规模数据，而MapReduce则用于并行处理这些数据。
除此之外，Hadoop生态系统还包括了许多其他组件，如YARN、HBase、Hive等，为用户提供了更加全面的大数据解决方案。
三、大数据分析与处理技术1. 数据采集与清洗在进行大数据分析之前，首先需要进行数据采集和清洗工作。
数据采集是指从各种数据源中收集原始数据，而数据清洗则是对这些原始数据进行去重、去噪声、填充缺失值等预处理工作，以确保数据的质量和完整性。
2. 数据存储与管理Hadoop的HDFS提供了高可靠性、高扩展性的分布式文件存储系统，可以存储PB级别甚至更大规模的数据。
同时，HBase等组件也提供了NoSQL数据库的支持，为用户提供了更加灵活的数据管理方式。
3. 数据处理与计算MapReduce是Hadoop中用于并行计算的编程模型，通过将任务分解成Map和Reduce两个阶段来实现并行计算。
用户可以编写自定义的MapReduce程序来实现各种复杂的数据处理任务，如排序、聚合、过滤等。
4. 数据分析与挖掘除了基本的数据处理功能外，Hadoop还提供了丰富的数据分析和挖掘工具，如Pig、Hive、Spark等。
这些工具可以帮助用户进行更加复杂和深入的数据分析工作，从而发现隐藏在海量数据背后的有价值信息。
大数据量存储方案
大数据量存储方案在当前信息时代，数据的产生速度和存储需求呈指数级增长。
针对大数据量的存储需求，需要采用一种高效可靠的存储方案。
本文将介绍一些常用的大数据量存储方案，包括分布式文件系统、分布式数据库和云存储等。
1. 分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件分散存储在多台服务器上的文件系统。
分布式文件系统具有高扩展性和高可靠性的特点，适用于大数据量的存储和处理。
常见的分布式文件系统包括Hadoop HDFS、GlusterFS和Ceph等。
1.1 Hadoop HDFSHadoop HDFS是Apache Hadoop项目的核心组件之一，用于存储和处理大规模数据。
Hadoop HDFS采用了分布式文件系统的设计原理，将数据分散存储在多台服务器上，并支持数据冗余和容错机制。
它具有高吞吐量和良好的可扩展性，在处理大数据量时表现出色。
1.2 GlusterFSGlusterFS是一种开源的分布式文件系统，它由多个存储节点构成，数据可以在节点之间自由迁移。
GlusterFS将文件按照卷(volume)的方式进行管理，每个卷可以包含多个子卷(subvolume)，从而实现数据的分布式存储。
GlusterFS支持动态扩展和自动故障恢复，具备较高的可靠性和可用性。
1.3 CephCeph是一个统一的存储平台，支持分布式文件系统、分布式块存储和对象存储等不同存储接口。
Ceph采用了RADOS（可靠自动分布式对象存储）作为底层存储架构，通过数据的冗余和分布来提供高可靠性和高性能。
Ceph适用于大数据量的存储和计算场景，支持海量数据的快速读写和存储。
2. 分布式数据库分布式数据库是指将数据分散存储在多台服务器上，通过分布式计算和存储来提供高性能和高可用性的数据库系统。
分布式数据库适用于大数据量和高并发的数据存储和处理需求。
常见的分布式数据库包括Apache HBase、Cassandra和MongoDB等。
2.1 Apache HBaseApache HBase是一个开源的分布式列式数据库，基于Hadoop和HDFS构建。
基于HDFS存储服务系统的研究和应用
需 要 请 求 对 指 定 数 据 节 点 进 行 读 写 操 作 ，Ｄ ａ ｔ ａ Ｎ ｏ ｄ ｅ 作 为 数 据 节
点 户 端 打 交 道 。 数 据 节 点 进 程 在 Ｎ ａ ｍ ｅ Ｎ ｏ ｄ ｅ 的 统 一 指 挥 调度 下 完 成 ，Ｎ ａ ｍ ｅ Ｎ ｏ ｄ ｅ 交 互 过 程 中收 到 了 可 以 执 行 文 件 块 的 相 关 操 作 命 令 后 让 文 件 系 统 客 户 端 执 行 指 定 的操 作 。 具体 文件 的操 作 不 是Ｄ ａ ｔ ａ Ｎ ｏ ｄ ｅ 来 完 成 ，经 过Ｎ ａ ｍ ｅ Ｎ ｏ ｄ ｅ 许 可 后 ， 文件 系 统 客户 端进 程 来 执 行 实 际操 作 。 ２ ）心 跳 检 测 。每 个 Ｄ ａ ｔ ａ Ｎ ｏ ｄ ｅ 节 点会 周 期 性 地 向Ｎ ａ ｍ ｅ Ｎ ｏ ｄ ｅ 发 送 心 跳 信 号 和 文 件 块 状 态 报 告 ， 以便 Ｎ ａ ｍ ｅ Ｎ ｏ ｄ ｅ 获取 到 工 作 集 群 中Ｄ ａ ｔ ａ Ｎ ｏ ｄ ｅ 节 点 状 态 的全 局 视 图 ， 从 而 掌 握 它 们 的 状 态 。 如 存在Ｄ ａ ｔ ａ Ｎ ｏ ｄ ｅ 节 点失 效 的情 况 ，Ｎ ａ ｍ ｅ Ｎ ｏ ｄ ｅ 会 调 度 其 它Ｄ ａ ｔ ａ Ｎ ｏ ｄ ｅ 执 行 失 效 结 点 上 文 件 块 的 复 制 处 理 ， 保 证 文 件 块 的 副 本 数 达 到
存 储 系统 的 成 本 。
关键 词 ： Ｈａ ｄ ｏ ｏ ｐ；ＨＤＦ Ｓ ；云存储 ；
中 图分类 号 ：Ｔ Ｐ ３ 文献 标识 码 ：Ａ 文章编 号 ：１ ６ ７ １ —７ ５ ９ ７（ ２ ０ １ ３ ）０ １ １ ０ ２ ０ ７ —０ １
１引 言 互 联 网 基 础 建 设 和 普 及 的 时 代 已经 过 去 ，移 动 互 联 、 三 网 合 一 使 得 网 络 的 涵 盖 范 围 更 加 广 泛 。通 过 网 络 访 问 非本 地 的 计 算服务 （ 包 括 数据 处理 、存 储 和信 息服 务 等） 的 条 件 越 来 越 成 熟 ，使 用 频 率 也 越 来 越 高 。面 对 当前 Ｐ Ｂ 级 的海 量 数 据 存 储 需 求 传 统的Ｓ Ａ Ｎ 、Ｎ Ａ Ｓ 或Ｉ Ｐ 存 储 在 容 量 、 可 靠 性 、 自治 性 和 性 能 的 扩 展 等 方 面 已 不 能 满 足 当前 数 据 存 储 和 管 理 要 求 。如 受 到 物 理 设 备（ 异 构 的存 储 机 构 、磁 盘 驱 动 器 的 数 量 、 内存 大 小 和 控 制 器 性 能等 ） 的 限制 ，会 造 成许 多功 能 上 的 限 制 ， 系 统 遇 到 瓶 颈 时 不 断 地 要 求 用 户 升 级 到 更 大 的 存 储 系 统 或 添 加 更 多 的 存 储 管 理 设 备 ， 从 而 增 加 了 成 本 。云 计 算 架 构 的分 布 式 存 储 技 术 能 充 分 利 用 其 技 术 ， 结合 超 大 规 模 、 高 可 扩 展 性 、廉 价 性 、 高 可 靠 性 等 特 点 来 满 足 当 前Ｐ Ｂ 级 的海 量 数 据 存 储 管 理 要 求 。 本 文研 究 的Ｈ Ｄ Ｆ Ｓ 分 布 式文 件 系统 （ Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ Ｄ ｉ Ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｄ Ｆ ｉ ｌ ｅ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ） 是Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ Ｆ ｉ １ ｅ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ 文件系统的开源实现 。
基于Hadoop的大数据存储与处理
基于Hadoop的大数据存储与处理随着信息化时代的发展，大数据作为一种新型的产业模式已经逐渐成为了当今社会最具有发展潜力的领域之一。
但是，如何高效地存储与处理这些庞大的数据也一直是一个备受关注的问题。
而基于Hadoop的大数据存储与处理技术正是在这个领域中有着重要的作用。
本文将围绕这个话题展开讨论。
一、从传统存储到大数据存储在传统的数据存储中，我们经常采用的方式是通过文件或数据库来进行存储，但是随着数据量的不断增长，这种方式已经不再适用了。
而大数据存储则是通过分布式存储的方式来存储这些数据。
具体而言，就是将大数据拆分成多个小文件，并将它们分布在不同的机器上进行存储，以此来提高数据的读写速度和容错性。
基于Hadoop的大数据存储技术就是一个典型的例子。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它包括了分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架两个部分。
其中HDFS是用于存储大数据的分布式文件系统，而MapReduce则是一个基于Hadoop框架进行分布式计算的编程模型。
通过使用Hadoop的分布式存储技术，我们可以将数据分布在多台机器上进行存储，从而达到提高存储容量和性能的目的。
而HBase则是Hadoop生态系统中的另一个重要的组件。
它是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库系统，具有高可靠性、高可扩展性和高性能的特点。
通过使用HBase，我们可以在分布式环境下快速地存储和检索大量的非结构化数据。
二、大数据存储的挑战尽管采用分布式存储技术可以提高数据的存储能力和读写速度，但是大数据存储还是面临着很多挑战。
其中最主要的挑战就是如何保障数据的安全性和完整性。
因为采用分布式存储方式后，数据被分散存储在多个物理位置上，这就意味着如果一个节点出现故障，就可能会丢失一部分数据。
为了解决这个问题，我们需要采用一些数据备份和数据冗余技术，从而保障数据的可靠性。
同时，大数据存储还需要考虑数据的一致性问题。
基于分布式系统的云存储平台设计与开发
基于分布式系统的云存储平台设计与开发一、引言随着互联网的快速发展，数据量呈指数级增长，传统的本地存储方式已经无法满足大规模数据存储和访问的需求。
因此，云存储作为一种新型的存储方式应运而生。
基于分布式系统的云存储平台具有高可靠性、高可扩展性和高性能等优势，成为当前云计算领域的热门研究方向之一。
本文将探讨基于分布式系统的云存储平台的设计与开发。
二、分布式系统概述分布式系统是由多台计算机组成的系统，这些计算机通过网络进行通信和协作，共同完成系统的各项任务。
分布式系统具有高可靠性、高性能和高可扩展性等特点，能够有效地处理大规模数据和用户请求。
三、云存储平台设计原则可靠性：云存储平台需要具备数据备份、容错处理等机制，确保数据不丢失。
可扩展性：云存储平台应该支持动态扩展，能够根据需求灵活调整存储容量。
高性能：云存储平台需要具备高并发处理能力，保证用户可以快速访问数据。
安全性：云存储平台需要采取加密传输、访问控制等措施，保护用户数据安全。
四、云存储平台架构设计存储层：采用分布式文件系统进行数据存储，如HDFS、Ceph等。
计算层：负责数据处理和计算任务调度，如MapReduce、Spark 等。
网络层：提供网络通信支持，保证各个节点之间可以进行数据传输。
接口层：提供RESTful API等接口，方便用户访问和管理数据。
五、云存储平台开发技术编程语言：可以选择Java、Python等编程语言进行开发。
框架：可以使用Spring Cloud、Django等框架简化开发流程。
数据库：可以选择MySQL、MongoDB等数据库进行数据存储。
容器化技术：可以使用Docker、Kubernetes等技术实现容器化部署。
六、云存储平台功能实现用户管理：实现用户注册、登录、权限管理等功能。
文件管理：实现文件上传、下载、删除等功能。
数据备份：实现数据备份和恢复功能，确保数据安全。
数据加密：对用户上传的数据进行加密处理，保护用户隐私。
毕业论文：基于hdfs的云灾备存储系统——可靠存储及负载均衡方法研究
毕业论文：基于HDFS的云灾备存储系统——可靠存储及负载均衡方法研究毕业论文：基于HDFS的云灾备存储系统——可靠存储及负载均衡方法研究毕业论文：基于HDFS的云灾备存储系统——可靠存储及负载均衡方法研究:2013-8-15 17:54:55毕业设计论文题目：基于HDFS的云灾备存储系统——可靠存储及负载均衡方法研究院（系）计算机科学与技术专业网络工程届别 2012 摘要随着计算机技术及因特网技术的发展，数据信息已成为现代企业以及每个人的重要资源，数据的丢失或被窃取将带来重大的损失，数据的安全存储及备份显得尤为重要。
本文设计一个基于Hadoop的云灾备存储系统来存储数据。
论文采用在Linux虚拟机上创建hadoop分布式文件系统，由分布式系统管理并备份用户的数据。
分布式系统由一个名字节点和多个数据节点构成，名字节点对数据的存储进行管理，而数据节点则负责数据的物理存储。
为了防止名字节点的故障导致系统的崩溃，必须配置一个第二名字节点来作为冗余并定时处理保存名字节点的系统日志。
为了数据的安全备份，必须把数据复制为多个副本存储在多个数据节点上。
系统不仅要实现海量数据的存储，同时也要实现海量用户的的管理。
为了防止某个数据节点的负载过重，导致用户的操作延迟太大，还必须处理好系统数据节点的负载均衡，使海量用户能够同时流畅的访问hdfs系统。
本文，通过配置多台数据节点，并在名字节点上设置一个文件要保存的副本数，来实现数据的安全备份，用户数据分为多份存储在不同的服务器上。
名字节点则通过一张排序表来控制用户访问数据时是由哪个数据节点负责响应，排序表实现了负载低的数据节点首先响应用户的访问，从而达到各数据节点的负载均衡。
关键词：Hadoop；云灾备；可靠存储；负载均衡ABSTRACTWith the development of computer technology and Internet technology, information has become a modern enterprise as well as important resources for everyone.So data’s lost or stolen will bring a significantloss. Secure storage and backup of data is particularly important. This paper designed a cloud disaster recovery storage system witch based on Hadoop to store data.Paper using the Linux virtual machine to create a hadoop distributed file system, distributed systems ma nagement and backup the user’s data. The distributed system consists of a namenode and multiple datanodes, the namenode manage the data’s storage.And the datanode is responsible for the physical storage of data. In order to prevent the namenode’failured le d to the collapse of the system, we should configure a secondary namenode as the namenode’s redundancy and regularly deal with save system log. For the security of data backup, data replication for the storage of multiple copies of multiple datanodes. The system must not only mass data storage, but also mass user’s management. In order to prevent the overloading of a datanode, which lead to the delay become too large for users operation, we must deal with the datanodes’ load balancing, so that the mass us ers’ access will be simultaneously smooth.The article, by configuring multiple datanodes and set the number of copiesf to save for each file on the namenode to achieve the security of data backup, user data is divided into pay would be stored on different servers. The namenode control witch datanode for user’s access through a sorting table .This sorting table is used to achieve the low-loaded datanode first to respond to user access, so as to achieve load balancing of all datanodes .Key words: hadoop clould disaster recoveryreliable storageload balancing 目录1 绪论11.1研究背景 11.2 研究现状21.3 论文主要工作 31.4 论文组织与结构 42 HADOOP的相关知识52.1 数据的存储和分析52.2 HADOOP的发展和现状52.3 HADOOP在数据容灾的优越性72.4 HADOOP分布式文件系统82.4.1 HDFS的设计82.4.2 数据块92.4.3 名称节点和数据节点 92.5命令行接口92.6 HADOOP文件系统103 构建HADOOP集群123.1 集群说明 123.2 LINUX上集群的建立和安装123.2.1 Linux系统的安装123.2.2 开启SSH服务并实现无密码登录133.2.3 Java环境的配置153.2.4 安装Hadoop 153.3 配置文件的设置153.3.1 配置管理163.3.2 Hadoop配置文件163.4 HADOOP集群的运行184 实现HDFS的可靠存储194.1 二级名字节点194.2 数据节点的冗余备份204.3网络割裂215 实现HDFS的负载均衡225.1 概述225.2 负载均衡的重要性225.3 实现HDFS的负载均衡226 HADOOP集群的测试256.1 HADOOP运行的测试256.2 本地文件的上传测试266.3文件的下载297 总结317.1 工作总结 317.2 心得体会 317.3 进一步的改进32参考文献33后记34附录1 外文翻译（译文）35附录2 外文翻译（英文原文）42 1 绪论1.1 研究背景互联网的高速发展，使计算机成为了个人或企业的必不可少的工具，在日常生活，工作，学习中等等计算机都给人们带来了方便和高效的应用，然而每每都离不开数据，人们不再是仅仅利用文本记录数据，那太缺乏效率，而需要用计算机来存储。
hdfs研究背景及意义
hdfs研究背景及意义HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种用于存储和处理大规模数据的分布式文件系统。
它是Hadoop生态系统的核心组件之一，被广泛应用于大数据领域的研究和实践中。
本文将从HDFS的研究背景和意义两个方面进行探讨。
一、研究背景随着互联网和信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
传统的存储和处理方式已经无法满足日益增长的数据量和复杂性。
因此，人们迫切需要一种高效、可靠、可扩展的存储和处理方案。
HDFS 应运而生，它通过将数据分散存储在多台机器上，提供了高扩展性和容错性，能够处理海量数据的存储和计算需求。
二、意义1. 处理大规模数据：HDFS的设计初衷就是为了存储和处理大规模数据。
它通过将文件切分成多个块，并在多个机器之间进行分布式存储，从而实现了数据的并行读写和处理。
这种设计能够充分利用集群的计算和存储资源，提高数据处理的效率。
2. 高可靠性：HDFS采用了数据冗余和容错机制，确保数据的可靠性和完整性。
它将数据块复制多份，并存储在不同的机器上，一旦某个机器发生故障，系统可以自动切换到其他备份进行读取和计算。
这种冗余机制有效地防止了数据丢失和服务中断。
3. 高扩展性：HDFS的设计理念是“廉价硬件+软件容错”，它可以在普通的廉价服务器上构建一个大规模的存储集群。
当数据量增加时，可以简单地通过增加机器来扩展存储容量和计算能力，而不需要对现有的系统进行修改或升级。
4. 适应多种应用场景：HDFS不仅适用于离线批处理的大数据分析，也可以支持实时流式处理和交互式查询。
它提供了多种文件操作接口和数据访问方式，可以根据不同的应用需求进行选择。
同时，HDFS与其他Hadoop生态系统的组件（如MapReduce、HBase 等）紧密集成，为用户提供了一个全面的大数据解决方案。
5. 开源社区支持：HDFS作为Apache Hadoop项目的核心组件，拥有庞大的开源社区支持。
阐述hbase的基本特点和概念。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库存储系统，具有高可靠性、高性能和可伸缩性，它可以处理分布在数千台通用服务器上的PB级的海量数据。
以下是HBase的基本特点和概念：1.高可靠性：HBase使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为其文件存储系统，具有高可靠性。
它利用Zookeeper作为协同服务，确保在系统出现故障时，数据不会丢失。
2.高性能：HBase具有高性能，可以在廉价的PC Server上搭建大规模结构化存储集群。
它使用Hadoop MapReduce来处理海量数据，确保数据能够快速地被访问和处理。
3.面向列：HBase是一个面向列的数据库，这意味着它以列族的形式存储数据，而不是以行的形式存储。
这使得HBase非常适合于处理大型数据集，因为它可以更快地访问和过滤数据。
4.可伸缩性：HBase可以轻松地扩展到数千台服务器，使其能够处理PB级别的数据。
这使得HBase成为处理大规模数据的理想选择。
5.适合非结构化数据存储：HBase不限制存储的数据的种类，允许动态的、灵活的数据模型。
它适合于存储非结构化数据，如文本、图像或音频等。
6.主从架构：HBase是主从架构，其中HMaster作为主节点，HRegionServer作为从节点。
HMaster负责协调和分配任务给各个HRegionServer，而HRegionServer则负责处理和存储数据。
7.多版本数据：HBase为null的记录不会被存储，同时它也支持多版本号数据。
这使得HBase可以方便地存储变动历史记录，比如用户的Address变更。
总的来说，HBase是一个非常强大和灵活的数据库系统，适用于处理大规模的非结构化数据。
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分 布式 锁等模 块 。其 核 心是 ＨＤＦＳ和 ＭａｐＲｅｄｕｃｅ． Ｈａｄｏｏｐ可 以使 得用 户在 不 了解 分 布式 底层 细 节 的 情 况下 开 发 分 布 式 程 序 ，充 分 利 用 集 群 的高 速 运 算及存储能力 ，具有可靠性 、高效性 、可伸缩 的特 点 －４］。Ｈａｄｏｏｐ可架构 在 普通 服 务 器 或普 通 计算
第 ３期
李明明等 ：基 于 ＨＤＦＳ的 高可靠性存储 系统的研究
４３３
ｌ０）为 了进一步了解 该备 份机 制的性能 ，用一
Ｗ ＡＮＧ Ｐｅｎｇ．Ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｌｏｕｄ
个很大的文件 ，从一 台配置为 ｃｌｉｅｎｔ的设备上上传
Ｖ０１．３６ Ｎｏ．３ Ｍａｖ．２０１６
基 于 ＨＤＦＳ的 高 可 靠性 存 储 系统 的研 究
李 明明 ，李 伟
（１．西 安科技 大学 通信与信息工程学院 ，陕西 西 安 ７１００５４；２．西安 邮电大学 自动化 学院 ，陕西 西安 ７１０１２１）
摘 要 ：由于机 器硬 件 故 障导致 的重要 文件 丢 失对 工作 造成 了极 大影 响 。ＨＤＦＳ分 布 式文件 系统 通过 文件 副本 机 制提 高 了存 储 的 可靠性 。但 ＨＤＦＳ中 ＮａｍｅＮｏｄｅ单 点故 障 问题 导 致 了 当 ＮａｍｅＮｏ． ｄｅ岩机时，整个集群不可用，从 而导致 了用 ＨＤＦＳ进行文件存储不是 １００％的安全可靠。文 中通 过 ＵＣａｒｐ虚 拟 ＩＰ软 件 建立 ＮａｍｅＮｏｄｅ的备 份 节点 。 当 ＨＤＦＳ岩 机 时 ，备份 节 点会 自动竞 争 为新的 ＮａｍｅＮｏｄｅ，为 集群提 供元 数据 服务 ，从 而保 证 ＨＤＦＳ在 任 何 时候 都 不会 有 数 据 丢 失现 象 ，提 高 了 ＨＤＦＳ的 可靠性 。 关键 词 ：Ｈａｄｏｏｐ平 台；分布式 文件 系统 ；名 字节 点 ；备份 节 点 ；ＵＣａｒｐ 中图分 类号 ：１１Ｐ ３１２ 文献 标 志码 ：Ａ
ｃｌｕｓｔｅｒ ｂｅｃｏｍｅ ｎｏｔ ａｖａｉｌａｂｌｅ．Ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｍａｋｅｓ ｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ＢａｃｋｕｐＮｏｄｅ ｏｆ Ｈａｄｏｏｐ ｔｏ ｂｅ ｔｈｅ ｂａｃｋｕｐ ｏｆ ＮａｍｅＮｏｄｅ ｂｙ ｔｈｅ ｈｅｌｐ ｏｆ Ｕｃａｒｐ ｖｉｒｔｕａｌ ＩＰ ｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｗ ｈｅｎ ＮａｍｅＮｏｄｅ ｆａｉｌｓ，ＢａｃｋｕｐＮｏｄｅ ｗｉｌｌ ｃｏｍｐｅｔｅ ｔｏ ｂｅ ｔｈｅ ｎｅｗ ＮａｍｅＮｏｄｅ ｗｈｉｃｈ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ｍｅｔａ ｄａｔａ ｓｅｒｖｉｃｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ ｃｌｕｓｔｅｒ，ｇｕａｒａｎｔｅｅｓ Ｈ ＤＦＳ ｗｉｌｌ ｎｏｔ ｌｏｓｓ ｄａｔａ ａｔ ａｎｙ ｔｉｍｅ，ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｌｉห้องสมุดไป่ตู้ｂｉｌｉｔｙ ｏｆ Ｈ ＤＦＳ． Ｋ ｅｙ ｗ ｏｒｄｓ：Ｈａｄｏｏｐ；ＨＤＦＳ；ＮａｍｅＮｏｄｅ；ＢａｃｋｕｐＮｏｄｅ；ＵＣａｒｐ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｈａｒｄｗａｒｅ ｆａｉｌｕｒｅ ｃａｕｓｅｄ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｆｉｌｅ ｌｏｓｓ ｈａｓ ａｆｆｅｃｔｅｄ ｏｕｒ ｗｏｒｋ．ＨＤＦＳ（Ｈａｄｏｏｐ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｆｉｌｅ Ｓｙｓｔｅｍ）ｃａｎ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｔｈｒｏｕｇｈ ｍｕｌｔｉ－ｃｏｐｙ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ．Ｂｕｔ ｔｈｅ ｓｉｎｇｌｅ ｐｏｉｎｔ ｆａｉｌ－ ｕｒｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ＮａｍｅＮｏｄｅ ｍａｋｅｓ ｔｈｅ ＨＤＦＳ ｎｏｔ １００％ ｓａ ｆｅ ｂｅｃａｕｓｅ ｗｈｅｎ ＮａｍｅＮｏｄｅ ｆａｉｌ，ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ
０ 引 言
由于机器 硬 件故 障 导 致 的 重要 文 件 丢 失 对 于 工作造成极大的影响。常用 的存储方式如 ＦＣＳＡＮ 存储 ，由于成 本较 高而 不 能被大 多数 企业 接受 。
Ｈａｄｏｏｐ是 由 Ａｐａｃｈｅ基 金 会 开 发 的分 布 式 系 统 基础 架 构 。 主 要 包 括 ＨＤＦＳ分 布 式 文 件 系 统 ， ＭａｐＲｅｄｕｃｅ并行计 算 框 ，ＨＢａｓｅ数 据 库 和 Ｚｏｏｋｅｅｐｅｒ
第 ３６卷 第３期
西 安 科 技 大 学 学 报
２０１６年 ０５月
ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＸＩ’ＡＮ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＯＦ ＳＣＩＥＮＣＥ ＡＮＤ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
ＤＯＩ：１０．１３８００／ｊ．ｃｎｋｉ．ｘａｋｊｄｘｘｂ．２０１６．０３２１ 文章编 号 ：１６７２—９３１５（２０１６）０３—０４２８—０６
机上 ，成本 较低 ，任 何 人 都 可使 用 。与传 统 的并 行 计 算 技术 ＭＰＩ相 比较 ，ＭＰＩ更 适 合 于 计 算 密 集 型 任务 的处 理 ，而 Ｈａｄｏｏｐ由 于具 有 分 布式 文 件 系 统
收 稿 日期 ：２０１５—１０—２０ 责 任 编 辑 ：高 佳 基金项 目：西安科技 大学 ２０１４年度教育教学改革与研 究项 目（ＪＧ１４０１４） 通讯作者 ：李 明明（１９７７一），女，陕西蓝 田人 ，副教授 ，Ｅ—ｍａｉｌ：ｌｉｍｍｗｏｒｋ＠ａｌｉｙｕｎ．ｃｏｎ
ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｐｅｏｐｌｅ Ｐｏｓｔ Ｐｒｅｓｓ，２０１０．
Ｈｉｇｈ ｒｅｌｉａｂｌｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＨＤＦＳ
ＬＩ Ｍ ｉｎｇ—ｍｉｎｇ ，ＬＩ Ｗ ｅｉ
（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ’ａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ’ａｎ ７１００５４，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏ ｆＡｕｔｏｍ ａ ｔｉｏｎ，Ｘｉ’ａｎ ｅ ｏｆＰｏｓｔｓ＆ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｘｉ’ａｎ ７１０１２１，Ｃｈｉｎａ）