基于Hadoop的海量教学资源存储平台的设计与研究

随着教学资源的飞速增长,海量数据的存储已经成为高校研究的一个新难题。针对传统存储架构已突显管理数据资源效率不高和存储能力不足的问题。本文提出基于Hadoop的海量数据存储模型,并在此模型的基础上设计并实现了基于Hadoop的大规模分布式存储管理平台。事实证明,该平台能够有效完成海量数据的管理和分析任务,提高海量数据处理的效率。     

SAN存储区域网络系统的构建策略与应用研究

根据高校教学资源存储体系中主要技术的需求特点,介绍了实现SAN存储区域网络体系的若干技术策略,运用这些技术策略构建适合高校教学资源海量存储的体系具有非常重要的意义.展示了SAN技术方案在深圳职业技术学院实现教学资源海量存储中的实际应用.     

构建三层技术架构的数字化教学资源体系

随着高校数字化教学资源建设的不断发展与完善,数字化资源呈现多元性和分散性,数据类型离散性也越来越大.由于高校资源建设存在一定程度上的重叠,导致出现重复投资问题.为优化资源建设,以适应高校图书馆21世纪发展的需要,渠道丰富的教学资源建设必须重组、优化和整合.为此,根据教学资源的数据特点和存储特性,提出了教学资源海量存储的设计方案和三层技术架构的整合模型,并介绍了深圳职业技术学院典型工程案例.     

海量网络数据智能分级存储技术研究

随着网络的普及和应用,诞生了海量的网络数据,因此针对海量网络数据实施有效的存储,可以提高数据的访问效率和安全性。文章详细地分析了海量网络数据智能分级存储现状,提出了一种智能分级存储系统,并且研究了智能分级存储的数据分类技术、数据放置技术、数据迁移技术等关键技术。     

基于云计算的海量大数据存储系统设计和实现

云计算技术是大数据存储、处理和管理的一项热门技术。随着互联网中海量数据的爆炸性增加,传统数据存储方式逐渐无法充分满足对海量数据存储的要求,而云计算中的云存储技术为海量数据存储提供了解决思路。为实现对海量数据的管理、存储以及智能分析,基于云计算技术对海量大数据的存储和管理等展开相应的研究,并根据Hadoop架构技术提出了一种新型的海量大数据存储系统设计方案,同时给出了各项模块的设计方案,增强了对海量大数据的高效存储、处理以及管理的能力。     

基于存储网的海量存储共享方案

随着网络的发展,数据海量增长,如何有效的进行数据存储共享越显重要.文章分析了SCSI数据存储与NAS进行数据存储的不足,分析了存储网架构的优良特性,并基于存储网架构设计了一种海量网络存储共享方案.它克服了SCSI存储方案中的管理困难、不利于共享、存储容量有限的缺点,也克服了NAS存储受网络带宽对性能的影响,具有很好的应用前景.     

基于存储区域网络的海量数据灾备系统设计

伴随着高速网络传输技术的发展,存储区域网络逐渐兴起并得到广泛应用。存储区域网络具有专用的存储设备、连接方式和网络协议,为海量数据安全存储提供了解决方案。本文介绍了基于存储区域网络的海量数据容灾和备份系统的设计与实现方法,探讨了如何利用存储区域网络为企业关键业务提供海量数据信息管理服务。     

构建基于云桌面的虚拟仿真实训平台

云计算和海量数据智能处理迅猛发展,将极大的提升现代远程教育的智能化水平.在此提出了一种基于云桌面的虚拟仿真实训平台解决方案,详细阐述了云桌面平台的架构与设计方案,以及如何通过Citrix XenApp应用虚拟化技术,实现教育资源的云化存储、管理、更新和服务运用,真正实现了教师和学生可以任何时间、任何地点、通过任何设备和网络简单、快捷、安全地接入并访问各种互联网应用.为高校教学资源的共享与管理提供了一种可行的解决方案.     

基于Hadoop的海量农业数据资源管理平台

使用传统分布式数据库架构存储和管理海量农业数据存在资源效率不高及存储能力不足的问题,为此,在Hadoop的基础上研究海量农业数据资源组织存储与检索技术,提出基于Hadoop的大文件分块存储方法和海量农业数据资源检索方法。测试及实践结果表明,该方法为构建海量农业数据资源管理平台提供了支持,实现了海量农业数据资源高效的组织和管理。     

基于Hadoop的海量数据存储平台设计与开发

随着北部湾海洋生态资源的开发和利用,海量海洋科学数据飞速涌现出来,利用海量数据存储平台合理管理和存储这些科学数据显得极为重要.这里提出了一种基于分布式计算技术进行管理和存储海量海洋科学数据方法,构建了海量海洋科学数据存储平台解决方案,采用Linux集群技术,设计开发一个基于Hadoop的海量数据存储平台.系统由五大模块组成,有系统管理模块、并行加载存储模块、并行查询模块、数据字典模块、备份恢复模块,能够实现存储海量海洋科学数据.系统模块实现结果表明,该系统安全可靠、易维护、具有良好的可扩展性.     

基于云计算的Web数据挖掘的研究

为解决海量网络Web数据挖掘的瓶颈,分析了云计算和Web数据挖掘的关键技术,利用云计算在数据存储、数据管理、编程模式和虚拟化等方面的技术优势,构建了基于云计算的Web数据挖掘流程,为海量数据的挖掘及应用提供了新的思路和技术基础。     

基于IP-SAN的校园网数据存储系统的设计

针对目前校园网络常用的数据存储系统中存在的诸如存储容量小、存取速度慢、资源共享率低以及管理维护难等问题．提出使用IP—SAN存储系统管理校园网络中的数据。对数字化校园网络中数据存储进行需求分析,阐述了实现IP—SAN系统的关键技术ISCSI,在此基础上,设计出了数字化校园中的IP-SAN数据存储系统,主要包括前端系统和后端系统的设计。在现有的网络环境中使用该系统的结果表明,其可以海量、高效的存储和管理数据,满足数字化校园网络用户的需求。     

基于谓词索引的海量数据压缩存储及数据操作算法

压缩数据库技术是海量数据管理的重要技术之一.利用海量数据自身及其数据操作的特点,提出了一种海量数据压缩存储结构.该存储结构将第二级和第三级存储器结合起来,以数据操作条件中的谓词为索引,在减少存储空间的同时有效地支持查询、删除和更新等数据操作.理论分析和实验结果表明,这种存储结构可以提高海量数据的存储效率和数据操作的性能.     

海量存储系统的发展与展望

从存储网络技术、系统架构、数据保护、绿色存储等方面综合分析了海量存储系统的发展趋势,并对新一代海量存储-并行海量存储系统的相关理论和关键技术做了分析。并行海量存储系统应具有自动负载均衡、高可用、支持重复数据删除、自动分层存储、绿色节能等先进特性。     

基于ILM的海量存储研究

随着存储技术的发展,海量存储已经越来越普遍.如何管理并使用好这些海量信息,成为海量存储面临的一个新的问题.本文通过数据都有自己的生命周期,引入ILM信息生命周期管理的海量存储模式,试图找寻能够解决海量存储中降低成本,保持数据完整性,提高数据使用率的一种方式.     

基于IFC标准的建筑信息模型分布式大数据平台存储技术研究

随着建筑信息模型的规模和复杂性不断增加,利用单台计算机处理海量BIM数据的存储和分析变得越来越困难。传统的关系数据库、面向对象数据库等已经无法满足当下建筑业海量和多样化的数据存储和管理的需求。而大数据技术的出现为建筑信息模型海量数据的存储、管理和分析带来极大的潜力。利用大数据技术管理BIM结构化和非结构化数据的优势,探讨分布式大数据平台Hadoop和HBase数据库整体架构和存储模型;制定基于HBase数据库存储IFC(工业基础类)结构化数据和非结构化数据的策略及数据表格的设计;建立基于Hadoop和HBase大数据环境的建筑信息模型存储系统,实现对IFC数据的基本管理操作。通过实际案例验证该系统的可行性。     

高校网络教学交互平台的构建研究

高校教育信息化的深层推进促进了基于网络信息技术的现代化教育发展,网络教学交互平台是网络学习环境、教育资源建设的基础,其功能是管理和存储教学资源,实施网络教学活动的人际交互。本文探讨了高校教学网络平台的建设,以现代化教育理念和教学互动机制为指导分析设计网络教学平台中交互模型。     

云计算时代下的数据管理技术探讨

云计算为用户通过网络访问云端的数据、存储和信息服务提供了极大便利,海量数据的快速存储和快捷查询也成为制约云计算快速发展的瓶颈,面向云计算的数据管理技术正日益成为研究的热门领域。本文在分析云计算技术的基础上,结合主流的云数据管理方案,对云数据管理技术进行了进一步探讨,并对其未来发展趋势做出展望。     

NoSQL数据管理技术

社交网络和微博等新型应用对数据管理技术提出了新的挑战,如海量数据高效存储、高并发访问、高可扩展性和高可用性等。而传统的关系数据库技术无法满足这些新型应用的需求,因此,NoSQL数据管理技术的研究、开发和应用越来越受到重视。本文从NoSQL数据模型、数据存储、查询处理以及SQL与NoSQL混合数据库解决方案等方面,综述了NoSQL数据管理技术发展现状和趋势,并介绍了几种典型的NoSQL产品。     

海量数据存储模式的研究

介绍了网络环境下海量数据存储的三种主要结构模式:直接连接存储(DAS:Direct Attached Storage)、网络连接存储(NAS:Network Attached Storage)、存储区域网络(SAN:Storage Area Network),着重对三种海量数据存储模式的优缺点进行详细分析,并在此基础上结合实际分析了各自的适用领域以及选择存储模式时应考虑的问题.