Ett effektivt och distribuerat system för filkartläggning eller filuppslagningssystem är avgörande för att decentralisera metadatahanteringen inom en grupp metadataservrar. Detta papper presenterar en ny teknik som kallas HBA (Hierarkical Bloom Filter Arrays) för att mappfil namn till servrar som håller sina metadata. Två nivåer av probabilistiska matriser, d.v.s. Bloom Filter Arrays, med olika accuracies används på varje metadata tjänar,: En matris, med lägre noggrannhet och representerar distributionen av hela metadata, avhandlar noggrannhet för betydligt minskat minne overhead, medan den andra matrisen, med högre noggrannhet, caches partiell distribution information och utnyttjar temporal lokalitet filåtkomst mönster. Omfattande spårdrivna simuleringar har visat att vår HBA-design är mycket effektiv och effektiv när det gäller att förbättra prestanda och skalbarhet hos filsystem i kluster med 1000 till 10 000 noder (eller superkluster).
Hierarkical Bloom-Filter Array (HBA) REF använder en två-tier probabilistic array, dvs. Bloom filter array, för att beräkna motsvarande MDS till filen en användare vill fråga.
Hierarchical Bloom filter arrays (HBA): a novel, scalable metadata management system for large cluster-based storage
{'venue': '2004 IEEE International Conference on Cluster Computing (IEEE Cat. No.04EX935)', 'journal': '2004 IEEE International Conference on Cluster Computing (IEEE Cat. No.04EX935)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}