[发明专利]基于Hadoop框架的高校学习资源云存储系统

说明书

本发明公布一种基于Hadoop框架的高校学习资源云存储系统，该系统包括：用户层、系统分析层、逻辑存储层以及物理层；其中，所述用户层负责为用户提供学习资源交互的接口并提供信息给所述系统分析层；所述系统分析层是用户访问云的接口，收集所述用户层的信息进行分析，并提供在线学习与学习交流等模块；所述逻辑存储层是整个系统的核心部分，是应用层面与存储设备的连接桥梁，对所述系统分析层传下来的大量信息进行云计算管理；所述物理层负责进行节点存储，存储所有最终信息。本发明方案运用Hadoop框架，引入网格及分布式文件系统等技术，提供数据存储和业务访问功能，实现了大数据时代背景下海量数字学习资源的集成共享。

技术领域

本发明属于大数据云存储技术领域，涉及一种基于Hadoop框架的高校学习资源云存储系统。

背景技术

大数据时代学习资源呈爆炸式增长趋势。据研究表明，2020年数字资源将达到35.2ZB，每年将以44倍的速度递增，其中80％为非结构化数据。随着教育信息化不断提高，各种新形式的学习资源不断出现，不断对存储结构提出新的挑战。

在高校中这些学习资源往往通过网络和教师自己建设的网络资源平台和FTP服务器来提供服务，但由于这些平台和服务器的建设局限于某个部门或是某个教师本人，只能提供给部分学生使用，很难实现学习资源的高度共享，也体现不出大数据时代的学习资源的优越性。学生获取学习资源受制于地理位置和学习对象，无法实现泛在式学习，学习效率不高。在资源存储结构上大多采用单机服务器的存储结构，一旦服务器遇到硬件问题，就会停止对学生提供学习资源的服务，也会造成大量数字化学习资源的丢失。

现在对于学习资源存储的瓶颈主要在于，目录管理模式与结构化的数据存储阻碍了学习资源的可扩展性，随着学习资源的增长需不断地进行硬件设备和管理系统的升级与更新，造成了设备和资金的浪费。高校在学习资源存储中主要存在以下三个问题：①资源来源复杂，资源类型多样、内容丰富，缺乏有效的组织和管理，安全性不高；②数字学习资源需求高，资源共享程度不高，提供服务效率低；③系统更新较慢，不能满足泛在学习的高速检索和下载，资金投入压力大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于Hadoop框架的高校学习资源云存储系统，针对高校学习资源存储模式的不足现状，运用Hadoop框架，引入网格及分布式文件系统等技术，把大量各种类型的存储设备组成集群，运用虚拟化技术形成一个整体，提供数据存储和业务访问功能，实现了大数据时代背景下海量数字学习资源的集成共享，有效地解决了学生获取数字教育资源后的管理与学习难题。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种基于Hadoop框架的高校学习资源云存储系统，该系统包括：用户层、系统分析层、逻辑存储层以及物理层；其中，所述用户层负责为用户提供学习资源交互的接口并提供信息给所述系统分析层；所述系统分析层是用户访问云的接口，收集所述用户层的信息进行分析，并提供在线学习与学习交流等模块；所述逻辑存储层是整个系统的核心部分，是应用层面与存储设备的连接桥梁，对所述系统分析层传下来的大量信息进行云计算管理；所述物理层负责进行节点存储，存储所有最终信息。

进一步地，所述用户层负责提供用户所使用的各种网络访问设备上的浏览器，通过网页的形式访问及下载所需的学习资源。

进一步地，所述系统分析层主要通过收集用户所提交的信息，包括知识点、关键字等信息进行分析，找到与其相关的学习资源的元数据，同时把相关信息发送给所述逻辑存储层。

进一步地，所述逻辑存储层负责资源的信息数据管理以及对低端存储集群的管理。

进一步地，所述物理层采用Hadoop中的HBase对资源的元数据进行存储。

本发明与现有技术相比具有以下的有益效果：