基于Hadoop的海量学习资源云存储模型设计研究

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。