面向大数据分布式存储的动态负载均衡算法

发布时间：2018-08-18 12:18

【摘要】：随着大数据时代的到来,分布式存储技术应运而生。目前主流大数据技术Hadoop的HDFS分布式存储系统的元数据存储架构上一直存在可扩展性差和写延迟高等问题,其在官方2.0版本中针对可扩展性的解决方案(Federation)仍不完美,仅解决了原有HDFS扩展性的问题,在元数据分配的问题上没有考虑NameNode的异构性能差异,也未解决NameNode集群动态负载均衡的问题。针对该情况,提出了一种动态负载均衡的分布NameNode算法,通过元数据多副本异构节点的动态适应性备份,使元数据在考虑节点性能及负载的情况下实现了动态分布,保证了元数据服务器集群的性能;同时结合缓存策略及自动恢复机制,提高了元数据的读写性及可用性。该算法在试验验证中达到了较为理想的效果。
[Abstract]:With the advent of the era of large data, distributed storage technology emerges as the times require. At present, the metadata storage architecture of the HDFS distributed storage system based on Hadoop, which is the mainstream large data technology, has the problems of poor scalability and high write delay. The original HDFS scalability problem does not consider the heterogeneous performance difference of NameNode in metadata allocation, nor does it solve the problem of dynamic load balancing in NameNode cluster. To solve this problem, a distributed NameNode algorithm based on dynamic load balancing is proposed, which makes metadata multiple copies of heterogeneous nodes dynamic adaptive backup. Dynamic distribution is realized under the consideration of node performance and load, which ensures the performance of metadata server cluster. At the same time, cache strategy and automatic recovery mechanism are combined to improve the readability and availability of metadata.
【作者单位】： 电子科技大学计算机科学与工程学院;
【基金】：四川省科技厅应用基础(2015JY0228) 科技支撑计划(2015SZ0045,2014GZ0174) 电子科大基础研究(ZYGX2015J063) 海外留学回国人员科研启动费项目基金资助
【分类号】：TP333

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本文编号：2189448