基于Hadoop的海量学习资源云存储模型设计研究
本文关键词:基于Hadoop的海量学习资源云存储模型设计研究,,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:由于多媒体技术不断发展,学习资源呈爆炸式增长,给资源存储提出了新的挑战。Hadoop平台对小文件的存储和访问存在内存消耗高、存储空间浪费等问题。针对这种情况,分析学习资源的特点,设计两级Hadoop模式,优化学习资源存储策略,提出基于多层次Hadoop的学习资源云存储模型。并在实验室环境下搭建存储模型,对多类型的学习资源文件进行存储测试分析。分析结果表明,模型在存储空间、内存消耗和存储效率上较传统Hadoop模型有着明显的改善,适合海量学习资源的存储需求。
【作者单位】: 沈阳体育学院体育信息技术系;沈阳师范大学计算机与数学基础教学部;
【关键词】: 海量学习资源 内存开销 访问效率 小文件 云存储
【基金】:辽宁省自然科学基金项目(20120297)
【分类号】:TP333
【正文快照】: 0引言 随着信息技术、多媒体技术与教育结合层度不断深入,形成了海量的数字化学习资源。网络学习逐渐成为主流学习形式,计算机网络是获取学习资源的重要手段和方式。在这种形式下,对海量学习资源的存储和服务提出了更高的要求。不断发展和成熟的为海量学习资源的存储处理提供
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本文编号:508853
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