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云計算是集分布式計算、并行計算、網格計算、虛擬化技術于一體的商業計算模型，在整合大量計算資源與存儲資源基礎上，向用戶提供按需計算能力和存儲空間等服務。Hadoop是近幾年發展比較成熟的云計算平臺之一，作為一種開源軟件框架，憑借其可靠性、可擴展性和分布式的計算和存儲而迅速發展。
針對Hadoop分布式文件系統（HDFS）中小文件定義模糊導致HDFS處理小文件性能不佳的問題，提出了一種云存儲系統中文件分界點的確定方法-Cut-GAR。該方法分析消耗NameNode內存（M）、文件上傳速度（ MUFS）、文件讀取速度（MAFS）與文件大小之間的關系，得出文件大小三個近似最優值，FM、FMUFS、FMAFS；然后利用灰度關聯分析，將M、MUFS、MAFS作為評價指標，文件大小作為評價對象，得到評價指標一評價對象灰色關聯度以及評價指標所占權重，將FM、FMUFS、FMAFS與對應權重相乘，得出文件分界點。實驗結果表明，Cut-CAR在M、MUFS和MAFS三者之間取得平衡，可以有效確定文件分界點，提升小文件處理性能。
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