Research on data pre-deployment in information service flow of digital ocean cloud computing

在 HDFS (Hadoop 分布式的文件系统) 的数据推广前在传统的文件系统是比那更复杂的。有要探讨的许多关键问题需要，例如决定预取的数据的目标地点，要预取的数据的数量，在预取服务的数据之间的平衡和正常数据存取。试图解决这些问题，我们采用数字海洋信息服务流动的特征并且建议把输入数据预取与输出数据相结合的一个推广计划面向的存储策略。方法完成数据准备并且数据处理的并行，当处理多来源信息 synergistic 任务时，大规模从而减少数字海洋云计算平台的 I/O 时间费用。试验性的结果证明计划比传统的 Hadoop 机制有并行的更高的度，弄短一个跑的服务节点的等待的时间，并且显著地，还原剂数据存取冲突。