[发明专利]Hadoop分布式文件系统中高可用的管理方法和装置

权利要求书

1.一种Hadoop分布式文件系统中高可用的管理方法，包括：

获取Namenode所在节点在第i+1个时间周期至i+N个时间周期内每个性能信息的各项指标信息，其中，i和N均为自然数；

对每个性能信息的同一指标信息在连续N个时间周期内的数据进行计算，得到在第i+N+1个时间周期至i+2N个时间周期内每个时间周期中每个性能信息的各项指标信息；

对同一性能信息在同一时间周期的全部指标信息进行计算，得到在第i+N+1个时间周期至i+2N个时间周期中每个时间周期中每个性能信息的最终参数信息；

对同一时间周期中全部性能信息的最终参数信息进行计算，得到在第i+N+1个时间周期至i+2N个时间周期中每个时间周期的综合参数信息；

根据每个时间周期内的综合参数信息，对在第i+N+1个时间周期至i+2N个时间周期中每个时间周期的高可用进行管理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第i+N+n个时间内性能信息的各项指标信息是通过如下方式得到的，包括：

获取在第i+n个时间周期至第i+N+n-1的内性能信息的各项指标信息；

利用预先获取的K最邻近算法，分别对在第i+n个时间周期至第i+N+n个时间周期内性能信息的同一项指标信息对应的数据进行计算，得到第i+N+n个时间内性能信息的各项指标信息，n为自然数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第i+N+n个时间周期内性能信息的最终参数信息是通过如下方式得到的，包括：

获取在第i+n个时间周期至第i+N+n-1的内性能信息的各项指标信息，以及，获取第i+N+n个时间周期内性能信息的各项指标信息；

利用预先获取的BP神经网络算法，对在第i+n个时间周期至第i+N+n-1个时间周期内性能信息的各项指标信息以及第i+N+n个时间周期内性能信息的各项指标信息进行计算，得到第i+N+n个时间周期内性能信息的最终参数信息，其中n为自然数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第i+N+n个时间周期内综合参数信息是通过如下方式得到的，包括：

获取如下至少一个参数，并利用预先获取的BP神经网络算法，对所述如下至少一个参数进行计算，得到所述第i+N+n个时间周期内综合参数信息，所述参数包括：

在第i+n个时间周期至第i+N+n-1的内每个时间周期的综合参数信息；

在第i+n个时间周期至第i+N+n-1的内每个时间周期中性能信息的各项指标信息；

第i+N+n个时间周期内性能信息的各项指标信息，其中n为自然数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个时间周期内的综合参数信息，对在第i+N+1个时间周期至i+2N个时间周期中每个时间周期的高可用进行管理，包括：

获取服务器能够正常运行为Namenode提供服务的平衡系数；

将每个时间周期内综合参数信息与与所述平衡系数进行比较，得到比较结果；

如果比较结果符合预先设置的低风险判断策略，则确定执行仅运行主用Namenode节点的控制策略；

如果比较结果符合预先设置的中级风险判断策略，则确定执行仅运行主Namenode节点和备用Namenode节点的控制策略；

如果比较结果符合预先设置的高风险判断策略，则确定执行仅运行主Namenode节点的控制策略，并提示部署高可用操作；

如果比较结果符合预先设置的紧急风险判断策略，则执行高可用的部署操作。