【摘 要】
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HDFS分布式文件系统作为Apache Hadoop的核心组件之一,在工业界得到了广泛应用.HDFS采用了多副本机制保证数据的可靠性,但是由于多副本的存在,在节点失效、网络中断、写入失败时可能会导致数据不一致.与传统文件系统相比,HDFS被认为其数据一致性有所降低,但用户并不知道何时会出现不一致的情况,目前也没有相关工作对其一致性机制进行验证说明.当数据存在一致性问题时,会增加上层应用的不确定性.可见,对数据一致性的研究十分必要.HDFS的软件规模庞大,且在分布式环境下运行,针对这些特点,采用了着色Pet
【机 构】
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清华大学软件学院大数据研究中心,新疆金风科技股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(71690231,61802224)。
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HDFS分布式文件系统作为Apache Hadoop的核心组件之一,在工业界得到了广泛应用.HDFS采用了多副本机制保证数据的可靠性,但是由于多副本的存在,在节点失效、网络中断、写入失败时可能会导致数据不一致.与传统文件系统相比,HDFS被认为其数据一致性有所降低,但用户并不知道何时会出现不一致的情况,目前也没有相关工作对其一致性机制进行验证说明.当数据存在一致性问题时,会增加上层应用的不确定性.可见,对数据一致性的研究十分必要.HDFS的软件规模庞大,且在分布式环境下运行,针对这些特点,采用了着色Pet
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