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      基于內存云的大塊數(shù)據(jù)對象并行存取策略

      2017-12-17 | rar | 1.17 MB | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      　　由于內存云（ RAMCloud）只支持最大1 MB的小塊數(shù)據(jù)對象存儲，因此當大于1 MB的對象需要存儲在內存云集群中就會受到對象大小的限制，無法在集群中進行存儲。為了解決內存云存儲限制的問題，提出了基于內存云的大塊數(shù)據(jù)對象并行存取策略。該存儲策略首先將大塊數(shù)據(jù)對象分割成若干個1 MB的小塊數(shù)據(jù)對象，然后在客戶端生成數(shù)據(jù)摘要，最后使用并行存儲算法將客戶端分割成的小塊數(shù)據(jù)對象存儲在內存云集群中。讀取時首先讀取數(shù)據(jù)摘要，然后根據(jù)數(shù)據(jù)摘要從內存云集群中并行讀取小塊數(shù)據(jù)對象，并將小塊數(shù)據(jù)對象合并生成大塊數(shù)據(jù)對象。實驗結果表明：大塊數(shù)據(jù)對象的并行存取策略在不破壞內存云集群體系結構的前提下存儲時間為16 -18 us，讀取時間為6 -7us。在InfiniBand網(wǎng)絡架構下，所提并行算法的加速比呈現(xiàn)類似線性的增長，它使大塊數(shù)據(jù)對象也能夠像小塊數(shù)據(jù)對象一樣在微秒級別下快速、高效地進行存取。

      基于內存云的大塊數(shù)據(jù)對象并行存取策略

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