基于Hadoop的分布式云计算/云存储方案的研究与设计

通过介绍云计算技术的发展背景以及目前云计算技术的几种技术架构,对分布式云计算/云存储技术进行了详尽的研究,包括分布式云计算/云存储的整体架构、分布式文件系统、分布式数据库、分布式数据仓库、分布式同步软件等,并通过与并行关系型数据库、MPP数据库的对比,分析了基于Hadoop的分布式云计算/云存储架构的竞争优势,基于Hadoop的分布式云计算/云存储将更有效支撑未来电信运营商业务的发展。     

云平台下的NoSQL分布式大数据存储技术与应用

随着移动互联网云计算、大数据的快速发展,以图片、视频等组成的数据存储急剧增加,目前已有存储方式无法满足系统需要,而No SQL分布式大数据存储技术因其具有可扩展、快速读取、海量处理等特点,其在云计算领域如雨后春笋般被广泛应用。采用基于Hadoop平台和No SQL的Mongo DB数据库技术设计非结构化数据云存储架构,证明云存储的非结构化数据存储技术可缓解当前非结构化数据存储面临的难题,提升非结构化数据存储服务质量。     

云计算在广电推流系统中的应用探讨

顺应广电网络整合,提高资源利用率,探讨将云计算云存储技术应用到传统推流系统中,基于开源项目Hadoop增加高速缓冲层实现高可靠、高性能、海量存储能力的推流系统.     

云存储在高校数字资源建设中的应用

随着高校数字资源建设步伐的加快,传统的存储技术已不能满足如今资源建设的需求。云存储技术这一新的服务体系,为海量资源存储提供了一个新的方式。本文在介绍了云计算和云存储的基础上,讨论研究了云存储在高校数字资源存储的应用。     

基于Hadoop云计算平台的数据挖掘分析

通过阐述Hadoop平台下的HDFS分布式文件系统数据存储及处理功能和MapReduce核心架构的数据处理模式,结合Hadoop云平台数据操作机制,探讨与分析了基于云计算平台的数据挖掘设计。     

分布式大数据管理系统的设计与实现研究

社会高速发展的同时,数据也呈现爆炸式的增长,传统的数据库管理系统已经无法满足海量数据的存储需求。云存储技术成为一种新的数据存储方案,在Hadoop分布式系统的基础个,提出了一种基于云计算环境下的分布式大数据管理系统,为海量的文件存储与处理提供平台。对云计算大数据存储系统进行功能分析,同时还对大数据管理系统的框架进行设计,最后通过实验的方式验证了分布式大数据管理系统相比于其他方式的管理系统,处理的速度更快,存储时间更短,存储效率更高。     

浅谈云存储技术的特点及其应用

云存储系统是一种基于云计算基础上发展而来的新兴的存储技术,随着云端数据越来丰富、用户数量越来越庞大,云存储技术的发展越来越受到重视,云存储成为信息存储领域的一个研究热点。本文分析了云存储技术的特点,阐述了云存储的应用。     

基于Hadoop的电子通信数据快速存储系统设计

在Hadoop云平台进行数据云存储系统的优化设计,提高大容量数据快速存取能力,构建基于Hadoop的大容量数据快速存储系统,采用负载均衡调度和云存储优化方法进行存储系统构架,进行Hadoop云平台的海量大数据进行信息融合处理,对Hadoop云平台大容量数据信息流进行非线性时间序列重组,采用特征空间降维方法降低存储开销,优化存储结构,提高存储和调度的速度。仿真结果表明,采用该方法进行Hadoop大容量云存储系统设计,提高了数据存储的吞吐性能和快速存取性能。     

云存储关键技术及其应用探究

云存储是以数据存储和数据管理为核心的云计算系统,其核心思想是将存储作为一种网络服务便捷高效地在线提供。本文云存储的概念入手,探究了云存储体系架构、云存储技术与传统存储技术的区别以及云存储技术的应用情况。     

基于HDFS的网络教学资源归并云存储模型研究

随着云计算时代的到来,远程教育作为现代教育技术的重要手段,在教育教学中起着越来越重要的作用.但是网络教学资源的重复建设、缺乏共享等问题遏制了其发展,所以需要一种高效的存储技术对资源实行统一管理.本文分析了基于HDFS的云存储模型,并在此基础上搭建了一个基于云存储技术的网络教学资源整合模型,期望能够克服现行存储方式存在的不足,解决海量教学数据在存储当中存在的问题,并且能够更好地提高存储效率.     

Hadoop云平台下的并行化图像处理实现

近年来,云计算在IT行业掀起了新一轮技术革新浪潮。云计算是一种新兴的计算模型,它是并行计算、分布式计算、网格计算的综合发展,以简单、透明服务的形式提供无限制的计算资源。Hadoop实现的开源云平台提供了并行计算模型MapReduce、分布式文件系统HDFS和分布式数据库HBase等。随着数字图像数据量不断增长,单机模式的图像处理已逐渐不能满足用户需求。文中提出了利用Hadoop云平台实现海量图像的并行     

“互联网+电子政务”云平台构建及云存储安全策略研究

随着云计算、大数据、智慧城市、5G等新兴技术的快速发展,电子政务的体系架构、系统实施与安全保障技术迎来了新的机遇与挑战。同时,云计算在提供服务的同时也面临着诸多安全问题,信息资源的安全存储与用户隐私保护即是其中之一。本文首先基于云计算技术,设计了"互联网+电子政务"云平台的框架体系,然后针对电子政务服务体系中的云存储安全展开研究,提出了平台中信息资源全生命周期安全存储模型,以便保护信息资源在整个生命周期中都不会被攻击者获得。安全性分析表明,方案能够隐藏存储在云端的电子政务资源的特征,保障数据安全存储,并能对用户个人信息提供有效保护。     

基于Hadoop的海量电信数据云计算平台研究

传统的数据分析方法面对海量电信数据存在管理和分析难的问题.Hadoop是一个可实现大规模分布式计算的开源框架,具有高效、可靠、可伸缩的优点,被广泛应用于云计算领域.本文在对云计算和Hadoop进行分析和研究的基础上,提出了一种针对海量电信数据的分布式云计算方法,建立了基于Hadoop的海量电信数据云计算平台.实验证明,该平台能够有效完成海量数据的管理和分析任务,提高海量数据分析的速度和效率.     

基于云平台的互信息最大化特征提取方法研究

随着大规模基因芯片的应用,针对高维度的基因表达数据存在大量无关和冗余特征可能降低分类器性能的问题,提出了一种基于云平台的互信息最大化特征提取（CMI-Selection）方法。Hadoop云计算平台对基因表达数据划分后进行并行计算,同时结合互信息最大化方法对特征进行提取,实现了云计算平台上的特征过滤模型。实验结果表明,基于云平台的互信息最大化特征提取方法能够在保证较高分类精度的情况下,快速提取特征,节省大量时间资源,是一种高效的基因特征提取系统。     

云计算在农业综合信息化服务中的应用

以农业信息化为研究背景,分析当前农业信息化建设存在的问题,将云计算模型引入农业综合信息服务平台建设中.分析云计算特点及其在农业信息化中的优势,介绍基于云技术的农业综合信息服务平台建设方案,分析平台建设框架、服务分层、功能架构以及在农业生产过程智能化中的应用.所提出的建设方案对于整合松散的农业信息化资源,形成初步农业信息云资源平台具有一定的参考价值.     

安全云服务平台技术研究

安全云服务是将云计算技术应用于业务应用安全领域,通过对安全设施资源及业务能力进行云化,形成安全能力资源池,并基于互联网提供按需的安全服务,从而实现安全即服务的一种技术和业务模式。安全云服务将传统安全技术和云计算技术进行了双向有机融合,能够提供更强大、更为有力的安全服务能力。文中对安全云服务平台的主要架构和服务模式进行了阐述,能够对国内安全云服务平台的建设提供一些参考。     

基于Hadoop的云平台设计与实现

Hadoop是一个免费、可靠、高效、可扩展的开源云平台,允许在分布式集群上处理大数据的软件框架。本文以Hadoop为基础,详细介绍了虚拟机VMware、JDK、CentOS、Hadoop等技术。在伪分布式环境下搭建虚拟云平台,经过测试,本系统能正常运行MapReduce化的分布式程序,本文还针对用户权限、路径配置和使用SSH服务程序等问题进行了详细的阐述,为基于Hadoop的云平台研究和应用程序开发提供了基础。     

面向企业私有云计算平台的安全构架研究

云计算是一种基于互联网的新兴应用计算机技术。私有云是在企业自有数据中心内部搭建云管理环境系统的基础支撑,为定义、运行云应用提供计算、存储和网络资源管控平台。对企业私有云建设方案进行了探讨,介绍和分析了企业私有云建设内容、目标及效益分析,并进一步分析了私有云所面临的安全问题,提出了私有云的安全框架,为企业私有云建设提供参考。     

基于Hadoop的分布式哈希算法实现

互联网的发展使得计算密集型的任务正在逐渐走向分布式和云计算。文中对Hadoop项目中的MapReduce和HDFS进行了研究,采用HDFS作为底层分布式文件系统,MapReduce作为编程框架来实现哈希算法。通过对多个节点中的测试结果的分析表明,在Hadoop上运行哈希函数的任务,能够起到在多台计算机的群集中分摊负载的效果,并且有效地减少了任务的总时间开销。以Hadoop为基础的云计算平台具有良好的可靠性和可扩展性,对于哈希算法在Hadoop平台上的实现和测试,为将来密钥恢复等系统的研究和搭建提供了良好的基础。     

云计算平台在高校的开发与应用研究

随着云计算平台技术的迅速发展和普及,将高校教学资源、软件和数据都部署在"云"中,学生用户可以通过网络和简易的终端设备随时随地使用几乎所有的教学资源。在介绍云计算平台及特征的基础上,将云计算的概念引入了教学实践当中,论述搭建睿思网的云计算服务平台所包含的功能,指出云计算技术在高校教学中的优越性,并对未来云计算在高校中的应用进行了展望。