基于Hadoop云存储架构的教育资源管理优化技术研究

刘少楠

摘  要： 为了解决现有教育资源管理技术存在吞吐量差、存储效率低等缺陷，设计Hadoop云存储架构对教育资源管理技术进行优化。采用Hadoop云存储架构对教育资源进行管理，得到教育资源云结构;在此基础上，采用云计算技术构建教育资源数据中心，以教育数据中心为基础，以Hadoop云存储架构为平台对教育资源进行上传与下载，实现了教育资源的管理与优化。仿真实验结果表明，与现有的教育资源管理技术相比较，提出的教育资源管理优化技术极大地提升了教育资源的吞吐量与存储效率，充分说明提出的教育资源管理优化技术具备更好的性能。

关键词： Hadoop云存储; 教育资源管理; 教育资源优化; 数据中心构建; 教育资源上传; 存储效率提升

中图分类号： TN915?34; F272                         文献标识码： A                  文章编号： 1004?373X（2019）16?0136?04

0  引  言

随着我国经济技术的不断发展，教育水平也在不断的提升，而教育资源作为支持教育活动的基本条件与要素，对其进行管理成为现今学者研究的重要课题之一[1]。教育资源管理技术是为了实现教育目标，优化教育活动，提升教育品质对教育资源进行管理的一种技术。简单的说，教育资源管理主要是生成性资源与预设性资源的统一和谐;是影响性资源与构成性资源的协同共生;是混合型资源与单一型资源的交叉重叠;是物性资源与人本资源的有效结合等。根据其定义可以看出，教育资源具有实践性、时代性、开放性、多样性、协同性与可开发性等特征。对于教育资源来说，其形态多种多样，主要分为三种类型，分别为生成性教育资源、静显性教育资源与潜隐性教育资源，每一种形态的教育资源对教育活动均具有提升的作用，同等重要。

隨着科学技术的不断发展，教育资源也在不断的更新，变得更加多元化。对于教育资源使用者来说，其需要的资源也将分布在不同的资源类型中，在获取教育资源时较为麻烦[2]。为了加强教育资源使用者获取资源的便利性，需要加强对教育资源的管理优化。现有的教育资源管理优化技术存在吞吐量低、存储效率差等缺陷，无法满足现在社会越来越多教育资源的需求，为了解决上述问题，引入Hadoop云存储架构对教育资源管理技术进行优化设计。Hadoop云存储架构具有能够高速运算与及时存储的优势，其实质上就是一个分布式系统基础架构，可以提高资源管理技术的吞吐量与存储效率，弥补现有技术所存在的缺陷。通过仿真实验对教育资源管理技术的优化效果进行验证。

1  教育资源管理优化技术

教育资源管理优化技术主要是采用Hadoop云存储架构对教育资源进行管理与优化，具体的过程如下所示。

1.1  基于Hadoop云存储架构的教育资源云结构

为了加强教育资源的管理力度，引入Hadoop云存储架构对其进行管理，Hadoop云存储架构主要由三层结构组成，分别为应用层、平台层与资源层[3?4]。

应用层主要是对教育资源使用者提供软件服务，平台层主要是对资源层服务进行封装，这样可以使教育资源使用者得到更加高级的服务，建立属于自己的个性化应用[5]。资源层主要提供的是云计算服务，主要是将Hadoop云存储架构的功能提供给教育资源使用者，使用者可以基于功能对自己的应用进行相应的搭建。Hadoop云存储架构可以提供虚拟化的教育资源，因此可以对教育资源的复杂性进行隐藏[6]。教育资源云结构示意图如图1所示。

1.2  教育资源数据中心构建

教育资源数据中心是教育资源管理优化技术中的关键部分，主要是因为教育资源存储是管理优化的核心功能。教育资源数据中心硬件设施主要包括服务器、网络设备以及存储器等，软件部分应用虚拟技术。以上述构建的教育资源以云结构为基础，应用微软云计算产品对教育资源数据中心进行构建[7]。教育资源数据中心结构如图2所示。

图2中，教育资源数据中心主要功能为身份权限管理、系统监控管理、虚拟化服务器管理、变更管理、数据容灾管理、网络管理与存储管理。因此，该中心可以实现教育资源的管理与存储[8]。

采用虚拟化技术对教育资源存储过程进行虚拟化处理，将存储与教育资源的管理、应用、服务等进行分离，实现教育资源存储与应用的独立管理。其过程如下：存储虚拟化主要是将教育资源虚拟为一个“存储池”，其可以将零散的教育资源进行整合，提高教育资源的利用率，同时降低教育资源管理的难度与成本。另外，存储虚拟化还可以提升教育资源存储环境的整体水平，主要是因为将存储进行虚拟化后，教育资源将在同一控制界面对其进行动态管理与存储[9]。

通过上述过程完成了教育资源数据中心的构建，并采用虚拟化方法将教育资源存储进行虚拟化，提升教育资源的存储效率，并为教育资源的管理优化做准备。

1.3  实现教育资源数据的上传与下载

以上述构建的教育资源数据中心为基础，选择适合的云计算平台对教育资源数据进行管理优化[10]。

教育资源的管理优化实质上是对教育资源的上传与下载进行优化，以此来方便教育资源使用者的使用。

首先对Hadoop平台进行搭建，其主要分为5步：第1步选择网络环境，使用Cent 5.0作为操作系统，该网络环境下主要包含两个节点，节点之间通过局域网进行连接，可以进行相互的沟通;第2步配置SSH无密码验证，Hadoop平台需要采用SSH无密码协议进行登录并启动，这样才能对教育资源进行合理的管理与优化并对其安全性进行保障;第3步配置环境变量，部分代码为：

#set java environmrnt

export java_home="/usr/java/jdk.5.0_26/jre"

Exportpath=$java_home/bin：$jre_home/ bin：$path

[root@hadoop0～]#source/etc/profile

第4步為配置集群，主要是对Hadoop的配置文件进行相应的配置，以此来保障教育资源管理的质量;第5步为启动Hadoop集群，其启动顺序为NameNode→DataNode，启动后生成相应的文件夹，同时还可以对Hadoop集群进行实时监控，了解教育资源管理优化的情况。至此实现Hadoop平台的搭建。

以搭建的Hadoop平台为依据，教育资源使用者可以从该平台获取需要的教育资源，同时也可以将自己具有的教育资源进行上传。

教育资源上传过程表示为：

[Rupload=i=1nrin?γ] （1）

式中：[ri]表示待第i个上传的教育资源;[n]表示教育资源的数量;[γ]表示常数项。

教育资源下载过程表示为：

[Rdownload=1mrm?ζdm] （2）

式中：[rm]表示第m个待下载的教育资源;[ζ]表示下载参数。

通过上述过程实现了教育资源的管理优化，为教育资源使用者提供了便利，加强了教育资源的共享与使用。

2  仿真对比实验

上述过程完成了教育资源管理优化技术的设计，并间接证明了教育资源管理优化技术的可行性，但是对其性能还一无所知。因此，为了验证提出教育资源管理优化技术的性能，设计仿真对比实验。主要采用现有的教育资源管理优化技术与提出的教育资源管理优化技术进行对比分析。

2.1  吞吐量对比分析

教育资源管理优化技术性能的好坏与教育资源数据中心的吞吐量有直接关系，其吞吐量主要指教育资源上传与下载的次数，吞吐量越大则表示教育资源管理优化技术的性能越好。

通过实验得到，在50 min与100 min时，两种技术的吞吐量对比情况如图3与图4所示。

由图3、图4知，所提技术的吞吐量均高于现有技术，并且随着时间的增加，所提技术的吞吐量也在不断上升，说明所提技术的性能要好于现有技术。

2.2  存储效率对比分析

教育资源管理优化技术的存储效率决定其管理的效率，对其性能有决定性的作用，存储效率越高，则教育资源管理优化性能就越好。通过实验得到两种技术存储效率对比情况如表1所示。

由表1可得，所提技术的存储效率远远的高于现有技术，经过计算发现所提技术存储效率平均值高出现有技术35.7%。

通过实验结果可以看出，提出的教育资源管理优化技术极大地提升了吞吐量与存储效率，充分说明所提技术具备更好的性能。

3  结  语

本文提出的教育资源管理优化技术极大地提升了吞吐量与存储效率，可以为教育资源使用者提供便利，并加强教育资源的共享与使用。但是由于实验采用的是仿真对比实验，忽略了实际环境中存在的影响因素，导致实验结果存在一定的偏差，因此，需要对提出的教育资源管理优化技术进行进一步的优化与研究。

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