【摘 要】
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随着数据存储规模的不断扩大,传统磁盘阵列技术和网络存储技术已经不能满足海量数据存储的性能需求,高性能的云存储技术逐渐取代传统数据存储技术。为了满足海量数据存储系统
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随着数据存储规模的不断扩大,传统磁盘阵列技术和网络存储技术已经不能满足海量数据存储的性能需求,高性能的云存储技术逐渐取代传统数据存储技术。为了满足海量数据存储系统的性能需求,本文使用云存储服务代表之一的Hadoop分布式存储框架,结合非关系型数据库HBase、分布式文件系统HDFS和并行编程模型MapReduce,为库存与物流配送管理系统搭建和部署Hadoop集群,满足系统的分布式、大容量、高性能和高扩展性的要求。严格按照性能测试的流程,使用自动化测试工具LoadRunner对系统进行性能测试,整理测试结果,分析系统的性能瓶颈,最后通过HBase数据库优化、Hadoop集群优化、Web服务器升级和作业调度策略改进,实现系统性能优化的目标。
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