【摘 要】
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为了提高数据的可用性和集群的整体性能，目前的HDFS（ Hadoop Distributed File System）采用了副本数目固定的副本放置技术，然而由于文件热度存在较大差异，对那些具有较高热度文件
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,中国人民解放军94860部队
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61202350)
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为了提高数据的可用性和集群的整体性能，目前的HDFS（ Hadoop Distributed File System）采用了副本数目固定的副本放置技术，然而由于文件热度存在较大差异，对那些具有较高热度文件的访问将影响作业的执行。为克服上述问题，本文提出一种基于预测的热点数据副本因子决策算法。根据数据的最近访问特征，基于灰色预测技术，采用马尔科夫预测模型修正因数据波动和突发访问造成的预测偏差，获取文件的未来访问热度，并基于预测值建立有限通道服务模型，寻找满足用户需求的最小副本因子。实验表明，较之现有的副本管
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