| 基于预测的云计算热点数据副本因子决策算法 |
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| 引用本文： | 张松,杜庆伟,孙静,孙振.基于预测的云计算热点数据副本因子决策算法[J].计算机与现代化,2015,0(2):62-66,72. |
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| 作者姓名： | 张松 杜庆伟 孙静 孙振 |
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| 作者单位： | 1. 南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏 南京,210016
2. 中国人民解放军94860部队,江苏 南京,210018 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 为了提高数据的可用性和集群的整体性能,目前的HDFS(Hadoop Distributed File System)采用了副本数目固定的副本放置技术,然而由于文件热度存在较大差异,对那些具有较高热度文件的访问将影响作业的执行。为克服上述问题,本文提出一种基于预测的热点数据副本因子决策算法。根据数据的最近访问特征,基于灰色预测技术,采用马尔科夫预测模型修正因数据波动和突发访问造成的预测偏差,获取文件的未来访问热度,并基于预测值建立有限通道服务模型,寻找满足用户需求的最小副本因子。实验表明,较之现有的副本管理策略和基于实时热度调整副本因子策略,本策略可以有效减少热点数据的访问冲突,减少热点数据作业的执行时间和网络负载。
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| 关 键 词： | 热点数据 副本管理 云计算 Hadoop 灰色预测 生灭过程 |
Dynamic Replicas Strategy Based on Predicted Popularity |
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| ZHANG Song,DU Qing-wei,SUN Jing,SUN Zhen.Dynamic Replicas Strategy Based on Predicted Popularity[J].Computer and Modernization,2015,0(2):62-66,72. |
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| Authors: | ZHANG Song DU Qing-wei SUN Jing SUN Zhen |
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| Affiliation: | ZHANG Song;DU Qing-wei;SUN Jing;SUN Zhen;College of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics;Unit 94860 of PLA; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | high popular data replica management cloud computing Hadoop grey prediction birth and death process |
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