We propose repair pipelining, a technique that speeds up the repair performance in general erasure-coded storage. By carefully scheduling the repair of failed data in small-size units across storage nodes in a pipelined manner, repair pipelining reduces the single-block repair time to approximately the same as the normal read time for a single block in homogeneous environments. We further design different extensions of repair pipelining algorithms for heterogeneous environments and multi-block repair operations. We implement a repair pipelining prototype, called ECPipe, and integrate it as a middleware system into two versions of Hadoop Distributed File System (HDFS) (namely HDFS-RAID and HDFS-3) as well as Quantcast File System (QFS). Experiments on a local testbed and Amazon EC2 show that repair pipelining significantly improves the performance of degraded reads and full-node recovery over existing repair techniques.


翻译:我们提议修理管线,这是在一般的消毒编码储存中加快修理性能的技术。通过仔细安排在储存节点之间对小型单元失灵数据进行修理,修理管线将单块修理时间缩短到与单一环境单一区块的正常阅读时间大致相同。我们进一步为不同环境和多块修理作业设计不同的管线修补算法延伸。我们实施了一个称为ECPipe的管线修补原型,并将它作为中间软件系统,纳入Hadoop分送文件系统(HDFS-RAID和HDFS-3)和Qantcast文件系统(QFS)的两种版本。对本地试样和亚马逊EC2的实验显示,修管线大大改进了退化读术的性能和现有修理技术的全节恢复。

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