基于Hadoop的云存储平台设计研究

本文阐述了云计算和云存储的相关理论,对Hadoop分布式文件系统HDFS和计算模型MapReduce进行深入分析,通过Hadoop平台实现数据云存储,提供了稳定的共享存储和分析系统,从而解决访问速度和安全性问题,实现海量数据的存储管理。     

云存储系统设计的关键技术

该系统是基于海量存储系统,为用户提供网络数据存储、数据备份、资源服务、数据共享与协作、增值服务的数据管理平台。引入分布式对象存储技术,采用本地缓存技术和P2P技术,有着完善的数据安全保护措施。     

基于云的招生系统研究与设计

信息技术的发展使得互联网络的信息量呈现出爆炸性增长趋势,大规模数据的存储与访问已经成为信息化管理系统中亟待解决的问题。本文通过对云存储的概念的阐述,分析了云存储体系管理大规模数据信息的优势,并针对高校招生的工作现状,提出了基于Hadoop构建的云存储系统模型的设计。     

四轮定位信息存储查询设计

四轮定位是汽车的结构设计的一个重要参数,直接影响着汽车的行驶性能。针对目前汽车四轮定位应用和汽车使用的情况,介绍一种基于Hadoop框架的四轮定位信息存储设计模式,对提高汽车四轮定位维修质量,尤其是提高行驶安全具有积极意义。     

一种小文件存储优化方法在云存储平台中的应用

Hadoop分布式文件存储系统HDFS(Hadoop Distributed File System)已经成为业界架构云计算、提供云服务的标准模型。针对HDFS中小文件存储性能较低的问题,增加一种有关元数据结构,并将多个小文件转变为一个大文件。验证表明,所提出的方法有效拓展HDFS集群的命名空间,同时有效降低NameNode内存空间的损耗。     

基于云存储的在线存储与在线备份系统的设计与实现

针对郑州高新区园区内中小企业所面临的存储和备份困难问题,设计并实现了一个可运营的基于云存储的在线存储和在线备份系统.该系统采用基于对象的分布式存储架构,有着完善的数据安全保护措施.实例测试结果表明该系统是可行的、高效的.     

基于云存储的数据管理系统

基于云存储的数据管理系统以企业内部局域网为基础,这种云存储和私有云存储比较类似,唯一的不同点是它仍然位于企业防火墙内部。通过云计算和web service等网络服务技术提供数据存储和软件协同,对企业内部用户提供文件、信息存储和软件访问功能,即保证企业内部数据的安全性又节约存储空间。     

基于PF-RING和HIVE的高校信息资产发现分析系统的设计与实现

随着信息化建设的深入,校园网内的环境也变得越来越复杂,各种信息系统网站的管理问题日益凸显,有必要对校园网内的IP资产进行研究和分析。因此,本文基于PF-RING网络抓包技术和HIVE分布式数据查询技术,从数据存储、数据分析和数据应用等层次,设计并实现一套校园网信息资产发现与分析系统,可以有效了解运行在校园局域网内的信息系统的情况,并且通过对数据包的研究,发现信息资产之间的关系,有效评估信息系统状态,预测数据流量情况,对于提升高校信息资产的管理具有重要实际意义。     

基于云服务的企业文库管理平台的方案设计

为提高企业电子文档的集中化管理的效率,本文基于知识管理的理念,提出了一个基于云服务的企业文库管理平台设计方案。该方案采用搜索引擎、非结构化数据管理和分布式处理等技术,以及相应的硬件设施来实现企业文库云存储,结合一定的安全控制和智能检索机制,有效实现企业电子文档的一体化、多层次、多方位的共享协作。经综合调研论证,该方案将能够较好整合企业内部文档资源,从而提高企业电子文档的管理和服务效率。     

基于云平台下的分布式数字图书馆模型

云计算平台下的数字图书馆模型是当前较为新型的一种，本文主要介绍了这种新型模型的框架结构、层次结构和关键技术等方面的相关内容，希望能为建设云计算平台下的数字图书馆略尽一些绵薄之力。     

基于大数据Hadoop框架的数据处理流程研究与案例实践

随着信息技术的发展及云时代的来临,大数据不仅将成为信息社会的重要财富,同时也将带来巨大的挑战。在许多领域数据都是源源不断的产生,形成了"数据灾难",要发挥数据的作用,数据处理与分析起到了关键作用。Hadoop被公认为大数据行业标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力,其最核心的设计是为海量数据提供存储的HDFS(Hadoop分布式文件系统)和对海量数据进行计算的Map Reduce。本文将对大数据Hadoop框架进行介绍以及简要描述基于Hadoop架构的数据处理流程与实践。     

基于在线存储的对象放置算法的设计与实现

提出了一种对象放置算法C-SIEVE,它使用离散的数据算法,可以有效地定位数据对象,还解决了对象副本的放置问题.实验表明,该算法能根据存储设备的负载高效且均衡地完成对象映射,对于失效节点的对象恢复也具有很好的性能,是行之有效的.     

基于Hadoop和Hive的电信行业数据仓库研究

分析处理海量数据成为各电信运营商急需解决的问题。本文描述的基于Hadoop和Hive的数据仓库能很好的解决这个问题,Hadoop依靠普通的PC集群提供可靠的并行计算服务和存储平台,Hive基于M／R框架,提供类SQL功能的HQL语言,为用户提供了一个高效、海量和便捷的数据仓库平台。通过对电信行业海量话单的分析证明,此数据仓库解决方案在处理海量数据上,具有关系型数据仓库不能比拟的性能。     

高校云存储平台建设的研究和规划

随着高校教育信息资源的不断积累，智能终端逐步普及，以及用户需求复杂度的日益增长，基于传统关系数据库架构的高校传统存储平台已经愈来愈成为性能处理瓶颈，对此，本文提出分布式架构下新的高校云存储平台的建设思路，并对其进行了系统的研究和规划。     

浅谈云存储安全性与标准的制定实施

云存储是在云计算概念的基础上延伸出来的新的集合体,是一种提供数据存储和业务访问的服务。在概述了云数据存储的概念后,对云存储的安全性的云存储和管理标准化问题进行了研究和分析。     

云存储中数据完整性保护关键技术

数据的完整性是数据安全的重要特性。所有的储存介质都不能完全地保证数据的完整性。即使云存储技术是现代的高科技技术,它也难免会使数据受到一部分的损失。但我们仍然需要采用一些先进的云存储数据完整性保存技术,尽量保证数据的完整性。本研究中,笔者对云存储数据中保存数据的漏洞进行了分析,并对完整性保护技术进行了阐述。     

云存储中数据完整性保护关键技术研究

伴随着我国计算机科学技术的发展,云存储已经成为一种数据储存的重要方式,因此,保证数据的完整性是目前我国云存储面临的主要问题,本研究通过介绍数据完整性的检测方法,提出了云数据完整的检测技术以及恢复技术,只有实现动态化、分级化的储蓄节点管理机制,才能够从根本上提高云数据的安全性及可靠性。     

大数据场景下的云存储技术与应用

随着科学技术的发展,信息时代的到来,网络系统的发展需要云计算,关于云计算的说法众多,云计算的研究在不断拓展,并得到了迅猛的发展。目前,大数据的发展规模不断扩大,发展速度是惊人的,随着大数据场景的不断发展,对云存储的需求不断提升,云存储的技术需要不断改进才能满足大数据场景的要求。云存储作为新的信息产品,为企业与个人提供了便利。文中将对大数据场景进行分析,并将阐述云存储技术及大数据场景下云存储技术的应用。     

海量数据信息在云存储中的安全研究

云存储模式是在云计算基础上的一个延伸和发展,云存储是一种服务,主要基于网络技术,提供给用户数据存储和访问服务。本文分析了云存储基本概念,云存储模式的基本结构,针对云存储中数据库服务的安全性问题,提出了一种适用于云存储数据库的加密策略。采用基于数据项的加密方式,降低数据库加密后的冗余度。以在保护云存储用户数据的隐私。     

视频监控网络化时代云存储的机遇与挑战

随着云时代的到来,在大数据技术支持下,视频监控存储等技术应用,在智慧城市、智能交通等建设过程中,产生了海量的非结构化视、音频数据。值得一提的是,大数据技术在视频监控存储中的运用会带来诸多的挑战和机遇。无论是供应商还是存储厂商、解决方案提供商等,纷纷应对挑战,对存储网络计算虚拟化数据解决方案基础上的大量资源建设予以投入,从而产生了云时代下业界同仁一拥而上、热血沸腾的态势。