【摘 要】
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大数据环境下海量增长的数据对存储介质的实时响应和超高容量带来了极大的挑战。传统机械硬盘的性能瓶颈日益突出，以固态盘为代表的拥有高性能的新型存储器不断涌现，但其价格远
【机 构】
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武汉软件工程职业学院计算机学院,华中科技大学计算机学院
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大数据环境下海量增长的数据对存储介质的实时响应和超高容量带来了极大的挑战。传统机械硬盘的性能瓶颈日益突出，以固态盘为代表的拥有高性能的新型存储器不断涌现，但其价格远高于机械硬盘。为了降低总体成本同时利用HDD的超大容量，又充分利用SSD的高速性能，以固态盘与机械硬盘构建的混合存储阵列成为一种不错的选择。文中设计实现了一种基于文件级数据迁移的混合存储方案。通过数据分析器统计每个文件的随机访问度和热度，并通过数学模型量化出文件价值来衡量文件的重要性，基于0／1背包模型提出了一种迁移算法，完成文件集合的迁入迁出
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