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      基于內(nèi)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(nèi)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(nèi)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(nèi)存云存儲限制的問題，提出了基于內(nèi)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(nèi)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(nèi)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(jié)果表明：大塊數(shù)據(jù)對象的并行存取策略在不破壞內(nèi)存云集群體系結(jié)構(gòu)的前提下存儲時間為16 -18 us，讀取時間為6 -7us。在InfiniBand網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)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(nèi)存云的大塊數(shù)據(jù)對象并行存取策略

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